我正在尝试训练randomForest模型以获取新数据，但不知道为什么它不起作用。
我使用以下内容从剪贴板中读取数据并构建我的RF模型。
data <- read.table(file = "clipboard", strip.white = TRUE, sep = ',', header = FALSE, skip = 0)
y <- data[, 1]
x <- data[, 2]
rfmodel <- randomForest(y ~ x)
nd <- c(0.09, 0.9, 0.8)
predict(rfmodel, newdata = nd)
如果新数据nd与训练数据的大小不匹配，则会抛出错误。
由于我不知道为什么不对新数据进行“预测”，所以任何帮助都是很好的。
数据：
2.81,5.62
7.14,8.00
2.72,5.44
3.87,7.74
1.90,3.80
7.82,8.00
7.02,8.00
5.50,8.00
9.15,8.00
4.87,8.00
8.08,8.00
5.58,8.00
9.13,8.00
0.14,0.28
2.00,4.00
5.47,8.00
0.80,1.60
4.37,8.00
5.31,8.00
0.00,0.00
1.78,3.56
3.45,6.90
6.13,8.00
3.53,7.06
4.61,8.00
1.76,3.52
6.39,8.00
0.02,0.04
9.69,8.00
5.33,8.00
6.37,8.00
5.55,8.00
7.80,8.00
2.06,4.12
7.79,8.00
2.24,4.48
9.71,8.00
1.11,2.22
8.38,8.00
2.33,4.66
1.83,3.66
5.94,8.00
9.20,8.00
1.14,2.28
4.15,8.00
8.43,8.00
5.68,8.00
8.21,8.00
1.75,3.50
2.16,4.32
4.93,8.00
5.75,8.00
1.26,2.52
3.97,7.94
4.39,8.00
7.53,8.00
1.98,3.96
1.66,3.32
2.04,4.08
11.72,8.00
4.64,8.00
4.71,8.00
3.77,7.54
9.33,8.00
1.83,3.66
2.15,4.30
1.58,3.16
9.29,8.00
1.27,2.54
8.49,8.00
5.39,8.00
3.47,6.94
6.48,8.00
4.11,8.00
1.85,3.70
8.79,8.00
0.13,0.26
1.44,2.88
5.96,8.00
3.42,6.84
1.89,3.78
1.98,3.96
5.26,8.00
0.39,0.78
6.05,8.00
1.99,3.98
1.58,3.16
3.99,7.98
4.35,8.00
6.71,8.00
2.58,5.16
7.37,8.00
5.77,8.00
3.97,7.94
3.65,7.30
4.38,8.00
8.06,8.00
8.05,8.00
1.10,2.20
6.65,8.00