R中的随机森林：训练数据中不存在新的因子水平-问题出在哪一列？

我有一个73列的数据集，几乎所有的列都是因子。我试图找出他们中的哪一个导致了这个错误，但我没有主意。 多亏了这里的其他问题，我能够编写一个循环来比较级别，并在需要时修复它们，但没有区别。这里还有其他人知道吗

这是我的循环，以确保级别正确：

for(factor_var in factor_vars) {
  if (isFALSE(all.equal(levels(test[[factor_var]]), levels(train[[factor_var]])))) {
    print(paste('problem in:', factor_var))
    test[[factor_var]] <- factor(test[[factor_var]], levels = levels(train[[factor_var]]))
  } else {
    print(paste('ok:', factor_var))
  }
}

for（因子变量中的因子变量）{
如果（isFALSE（全部相等）（水平（测试[[factor_var]]），水平（训练[[factor_var]]））{
打印（粘贴（'problem in:'，factor_var））
test[[factor_var]@StupidWolf你说“我不能做等级”是什么意思？好吧，我知道等级是继承的，但是液滴等级如何帮助我？做液滴等级（test）；液滴等级（train）；然后sapply（colnames（train），function（I）等级（train[[I]]）==等级（test[[I]]）我只是想知道这对我有什么帮助。根据错误消息，问题是级别不一样。我的尝试是基于这样的回答：它似乎不起作用。你当然可以将级别设置为与帖子中相同的级别，但这就像把一切都隐藏起来一样。我认为这不会解决问题e、 嗯…我找到了专栏，但我仍然得到了同样的错误。我比较了水平，他们是相同的。我真的不明白为什么他们不是。我文学地将他们与所有人进行比较。相等。
> yhat$rf <- predict(modelLib$rf, newdata = test)
Error in predict.randomForest(.model$learner.model, newdata = .newdata,  : 
  New factor levels not present in the training data