eval（predvars、data、env）中出错：对象'；示例'；在随机林函数中找不到

我只是在玩一个随机森林，但我似乎有一个问题。当我尝试使用

randomForest（）

函数时，它返回错误：

eval（predvars，data，env）中的错误：找不到对象“180018R”

。下面是最新（相关）的代码行，后面是

structure（）

输出

install.packages("randomForest")

# Random forest

data <- as.data.frame(pattern_mat)
str(data)

# Response variable is "Response" Column 313
data$Response <- as.factor(data$Response)
table(data$Response)

### Data Partition
set.seed(123)
ind <- sample(2, nrow(data), replace=TRUE, prob=(c(0.7, 0.3)))
train <- data[ind==1,]
test <- data[ind==2,]

### Random Forest
library(randomForest)
set.seed(222)
rf <- randomForest(Response~., data = train)

因此，您可以看到错误：

eval（predvars，data，env）中的错误：未找到对象“180018R”

提到的180018R，它是第一列的名称

---

有人知道该怎么做吗？

就我所知，问题是列的名称以数字开头，这不是R中的最佳做法（尽管允许），我猜randomForest没有正确地使用

~。

语法处理它

尝试重命名所有列，使它们以一些通用字母开头，如

V

，然后查看函数现在是否工作。这里有一个可重复的例子来说明这一点

set.seed(1)
data <- data.frame(x = rbinom(100, 1, 0.5))
data$`180018R` <- data$x
data$x <- NULL
data$Response <- as.factor(rbinom(100, 1, 0.2))
table(data$Response)

### Demonstrating error
library(randomForest)
set.seed(222)
rf <- randomForest(Response~., data = data)
# Produces error as in the original example
# Fixing the issue by adding a character to the column names except response
data2 <- data
response_col <- which(colnames(data2) == "Response")
colnames(data2)[-response_col] <- paste0( "V", colnames(data2)[-response_col])
set.seed(222)
rf <- randomForest(Response ~ ., data = data2)
# Runs with no issue

set.seed（1）
数据哇！谢谢你的清晰解释和回答！它工作得很好。如果您不想为自己的代码重命名可疑变量而烦恼，请尝试
gatitor:：clean_names
set.seed(1)
data <- data.frame(x = rbinom(100, 1, 0.5))
data$`180018R` <- data$x
data$x <- NULL
data$Response <- as.factor(rbinom(100, 1, 0.2))
table(data$Response)

### Demonstrating error
library(randomForest)
set.seed(222)
rf <- randomForest(Response~., data = data)
# Produces error as in the original example
# Fixing the issue by adding a character to the column names except response
data2 <- data
response_col <- which(colnames(data2) == "Response")
colnames(data2)[-response_col] <- paste0( "V", colnames(data2)[-response_col])
set.seed(222)
rf <- randomForest(Response ~ ., data = data2)
# Runs with no issue