这是r中的随机森林模型。这是一个基于拉德布罗赔率的足球预测模型。它预测比赛的全时结果（FTR）。
zmodel <- randomForest(traindata$FTR ~ traindata$LBH + traindata$LBD + traindata$LBA)
我尝试使用以下方法对火车数据本身进行预测
predict(zmodel,newdata = traindata)
然后，我对新的测试数据进行了预测。
predict(zmodel,newdata = testdata)
尽管测试数据和训练数据不同，但我得到的预测结果相同。我究竟做错了什么？
是否可以对行数与火车数据不同的数据进行预测？
最佳答案
我假设您已经正确地将数据分为训练和测试数据集（具有不同的观察结果）。值得检查一下。
代替：
zmodel <- randomForest(traindata$FTR ~ traindata$LBH + traindata$LBD + traindata$LBA)
尝试：
zmodel <- randomForest(FTR ~ LBH + LBD + LBA, data = traindata)
这将适用于不同长度的训练和测试数据集。例如：
predictForest1 = predict(zmodel, newdata = traindata)
predictForest2 = predict(zmodel, newdata = testdata)