R随机林未定义列问题

我正在进行一个文本挖掘过程，并使用随机森林将文本分类。 我在处理文本后使用插入符号包。 我将数据拆分为训练和测试， 以下是相同后的R代码：

traindata <- tdm_df[s,] # training set

testdata <- tdm_df[-s,] # testing set

rf.tfidf <- train(traindata[,c(1:69)], train[,70],
                  method = "rf", trControl = ctrl) # train random forest
rf.tfidf

编辑1：更正后的下一个错误：

序列[1:5]中的错误：“closure”类型的对象不可再附加

我看到术语_sparse给了我一个问题，可能是文本挖掘部分，我如何改进我的结果

不知道问题是什么。

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请帮帮我

将

列车[，70]

替换为

列车数据[，70]

：

rf.tfidf <- train(traindata[,c(1:69)], traindata[,70],
              method = "rf", trControl = ctrl)

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rf.tfidf如果
dim（train）
的结果是什么？[1]693 5，我现在看到了问题，但我不明白为什么，我至少应该得到50个条款。你能帮我吗？我在问题编辑中加了完整的代码@可能是因为这样一句话：
tdm\u首先，不要给对象起与函数相同的名字。因此，您的培训数据没有
train
。第二，方法
rpart
不是选择随机林，而是递归分区。您需要方法
rf
。检查您的培训数据是否实际有57列。我们无法访问notes数据，请使用tm附带的原始数据集制作一个完全可复制的示例。@phiver，注意，我将进行必要的更改。我在Question中添加了前20行作为dput输出，它可以帮助您理解我的数据。请帮帮我。
rf.tfidf <- train(traindata[,c(1:69)], traindata[,70],
              method = "rf", trControl = ctrl)