predict（）错误：如果训练数据中存在一个变量，但预测数据中不存在该怎么办？

我有一个包含以下变量的训练数据集

str(PairsTrain)

'data.frame':   1495698 obs. of  4 variables:  
            $ itemID_1        : int  1 4 8 12 15 19 20 20 22 26 ...  
            $ itemID_2        : int  4112648 1223296 2161930 5637025  113701         
            $ isDuplicate     : int  1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 ...  
            $ generationMethod: int  1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ... 

我使用logistic回归

glm（）

函数从该数据集学习

mod1 <- glm(isDuplicate ~., data = PairsTrain, family = binomial)

我试图对我的测试数据集做出如下预测

PredTest <- predict(mod1, newdata = Test, type = "response")

---

PredTest好的，这就是您所需要的：

test$generationMethod <- 0

嗨，Zheyuan，我在测试数据集中没有generationMethod。“id”、“itemID_1”、“itemID_2”是测试数据集中唯一的功能。我尝试将0分配给genrationMethod，并在测试数据集中执行isDuplicate，然后运行predict函数，它没有抛出任何错误，我还尝试使用您提到的mod2模型进行预测，它也起到了作用。谢谢你的帮助。
test$generationMethod <- 0

mod2 <- glm(isDuplicate ~ itemID_1 + itemID_2, data = PairsTrain,
            family = binomial)