对与训练集长度不同的测试集使用predict（）

我正在使用rpart培训一个决策树模型，方法如下：

model<-rpart(formula, method="class", data=training)

当我执行上面的命令时，我得到以下错误。请注意，培训和测试数据集的长度不同

Error in model.frame.default(Terms, newdata, na.action = na.action, xlev = attr(object,  : 
variable lengths differ (found for 'fsc_perp')
In addition: Warning message:
'newdata' had 28935 rows but variables found have 43408 rows

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任何帮助都将不胜感激。谢谢

我猜你的测试和训练数据集中有不同水平的因素。确保用与训练集相同的级别对测试集中的所有因素进行编码。@Andrie除要预测的变量外，所有属性都是数字，并且在两个数据集中都有5个级别。请发布训练和训练的结果strtest@Moon_Watcher你找到这个问题的答案了吗？“你能告诉我你有没有这样做吗？”米希尔说实话，我记不起这件事发生了什么。这是很久以前的事了。我会再发一次同样的问题，看看你有没有答案。

Error in model.frame.default(Terms, newdata, na.action = na.action, xlev = attr(object,  : 
variable lengths differ (found for 'fsc_perp')
In addition: Warning message:
'newdata' had 28935 rows but variables found have 43408 rows