R：注意：如何用预测因子子集预测新病例？

我的情况是，功能/预测值由dcast生成。因此，实际生产中的新案例将缺少一些列

例如：

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我能想到的一种方法是用rbind填充缺少的列。e、 例如，

new%>%bind_行（BostonHousing[1，]）

您还可以将列指定为

NA

@akash87，您知道如何自动执行此操作吗？例如，你不知道“chas”在预测时丢失了。我认为你这里有一个基本问题。实际上，您可能需要输入值来运行预测。但是问题：为什么在原始模型中保留

dcast

之后缺少的变量？

# caret 
# load libraries 
require("caret")
require("mlbench") 
data(BostonHousing) 
# train 
set.seed(7) 
control <- trainControl(method="cv", number=5) 
fit.lm <- train(medv~., data=BostonHousing, method="lm",     metric="RMSE", preProc=c("center", "scale"), trControl=control) 

require(dpllyr) 
newcases <- BostonHousing[1:3,] %>% select(-chas)

 predict(fit.lm,newcases)
 Error in eval(expr, envir, enclos) : object 'chas' not found