从R中的randomForest模型提取或添加原始数据值

我有一个从R中的数据集生成的随机森林模型。我没有用于创建该模型的原始数据。最后，我想做的是添加到用于创建该模型的原始数据集，以增加该模型中的样本大小

我可以想出两种方法。1） 直接将数据添加到原始模型。我试着通过？更新，但它似乎没有工作的方式，我认为它是。下面的代码创建了一个非常简单的随机林，然后尝试使用额外的x和y数据更新公式，但从str结果来看，显然没有添加任何内容：

x <- 1:10
y <- 2:11
z <- 3:12
mod <- randomForest(z~x+y)
str(mod)

test <- cbind(runif(100,0,10),runif(100,0,10),runif(100,100,1000))
colnames(test) <- c("x","y","z")

mod2 <- update(mod,.~., test)
str(mod2)

x我有一个类似的问题（我是如何偶然发现这篇文章的），最后我找到了答案

正如@jmuhlenkamp所提到的，randomForest对象不包含原始数据。但是，您始终可以从用于创建对象的调用中提取数据

下面是一个例子：

require(randomForest)
data(iris)
rf = randomForest(Species~., data=iris)
data_name = getCall(rf)$data
iris_again = eval(data_name)

然后，您可以根据需要使用
update
更新公式，然后提供一个新的（根据您的情况进行修改）数据集。
欢迎使用Stack Overflow！我不能执行你的代码；函数
randomForest
来自哪个软件包？快速查看，我认为这两个选项都不起作用
update
只更新调用，即公式，而不是数据——它需要原始数据，并将重新适应此数据。如果删除原始的x、y和z对象，您将看到
更新功能失败。对于选项2，randomForest对象不包含原始数据。库是randomForest。感谢您的响应jmuhlenkamp。我同意这似乎是不可能的，至少以一种直截了当的方式。奇怪的是，原始响应变量位于randomforest模型对象和整个森林中，而不是原始预测值（看起来是这样的）。。。或者，对于整个森林，人们无法以某种方式用一组新的x、y和z进行更新。太糟糕了，也许有更聪明的方法。