eval（predvars，data，env）中的错误：找不到对象“客户数”

Question

我正在尝试对数据集进行随机森林模型预测两个分类变量。我已附上以下代码，然后返回此错误。变量Customer Count位于数据集中，并且仍会引发此错误。

这是我的预测模型。我试图重新组织数据集，以避开“客户计数”作为第一个变量。我也尝试过修剪数据集，使其不那么大，也许这是一个问题。

# Load the dataset and explore
library(readxl)
rawData <- read_excel("StrippedTransformerModelData.xlsx")
View(rawData)

head(rawData)

str(rawData)

summary(rawData)

# Split into Train and Validation sets
# Training Set : Validation Set = 70 : 30 (random)
set.seed(100)
train <- sample(nrow(rawData), 0.7*nrow(rawData), replace = FALSE)
TrainSet <- rawData[train,]
ValidSet <- rawData[-train,]
summary(TrainSet)
summary(ValidSet)

# Create a Random Forest model with default parameters
model1 <- randomForest(data = TrainSet, Failure ~ ., ntree = 500, mtry = 6, importance = TRUE)
model1

Error in eval(predvars, data, env) : object 'Customer Count' not found. 

可以肯定的是，变量Customer Count在数据集中，而我不知道为什么它说没找到。