在eval（expr、envir、enclose）中预测错误：在R中找不到对象

我试图使用前面的函数预测几个模型，但是我得到了“eval中的错误（expr、envir、enclose）：找不到对象‘var.1’”。这很奇怪，因为var.1不在数据帧中。代码是：

library(randomForest)
library(ada)
library(class)
library(e1071)
library(rpart)
library(car)
library(nnet)
library(kknn)

Consenso <- function(DF,VAR.DEP){ #entries are a dataframe and a dependent var
N1 <- sample(DF,dim(DF)[1],replace=TRUE)
N2 <- sample(DF,dim(DF)[1],replace=TRUE)
N3 <- sample(DF,dim(DF)[1],replace=TRUE)
N4 <- sample(DF,dim(DF)[1],replace=TRUE)
N5 <- sample(DF,dim(DF)[1],replace=TRUE)
mod.kknn <- train.kknn(VAR.DEP ~.,data=N1,kmax=trunc(sqrt(dim(DF)[1])))
mod.net <- nnet(VAR.DEP ~ ., data = N2, size = 10, rang = 0.1, 
                     decay = 5e-04, maxit = 400, trace = FALSE, MaxNWts  = 20000)
mod.tree <- rpart(VAR.DEP ~ ., data = N3)
mod.sv <- svm(VAR.DEP ~ ., data = N4, kernel = "linear")
mod.rf <-randomForest(VAR.DEP ~.,data= N5,ntree=400)
lista.mod <-   list("Modelo.kknn"=mod.kknn,"Modelo.Redes"=mod.net,"Modelo.Arboles"=mod.tree,"Modelo.SV"=mod.sv,"Modelo.RF"=mod.rf)
return(lista.mod)
}
#Using the function
pbiris <- Consenso(iris,iris$Species)
#Make a prediction
predict(pbiris$Modelo.kknn,iris)
#Error in eval(expr, envir, enclos) : object 'Sepal.Width.1' not found
#Var Sepal.Width.1 is not in the dataframe.

库（随机林）
图书馆（ada）
图书馆（班级）
图书馆（e1071）
图书馆（rpart）
图书馆（汽车）
图书馆（nnet）
图书馆（kknn）
Consenso很难说清楚，因为您的代码并不是完全可重复的，但几乎可以肯定的是，问题来自：

sample(DF, dim(DF)[1], rep=T)

问题是您正在对数据帧的列而不是行进行采样。考虑：

DF <- data.frame(a=1:4, b=5:8)
sample(DF, dim(DF)[1], rep=T)

由于我们的数据框的列数少于行数，如果您尝试对列进行多次采样，它将对相同的列进行多次重新采样。在我们的测试中，我们对列
b
进行了三次重新采样，得到
b
、
b.1
和
b.2
。当然，原始数据帧没有额外的列，因此
predict
调用失败

请记住，
data.frame
对象是列表，因此您只需对列表中的元素进行采样。要对行进行采样，请执行以下操作：

DF[sample(nrow(DF)), ]

DF[sample(nrow(DF)), ]