在 Shiny 中使用 predict 和 randomForest 时出错

问：

注意：经过大量的代码实验，我已经完全重写了这个问题

我正在尝试在 1 行数据对象中使用用户输入值来预测用户的类别，但是我收到一个错误，指示我的数据对象的 NA/Inf 值。randomForest

我有一个分类器，我已经在 taining 数据集上进行了训练，并在验证数据集上进行了验证。这是在我在 github 上的文件中完成的，对象被保存为 ，由 读取）。randomForestanalysis.Rrf.rdsserver.R

在我读入称为（即）的训练数据，然后仅将第一行提取到 .server.Rxx.rdsuserdf

在“我允许用户输入响应式更新此对象的值”中：ui.R

  values <- reactiveValues()
  values$df <- userdf
  newEntry <- observe({
      values$df$bron_badges <- input$bron_badges
      values$df$silv_badges <- input$silv_badges
      values$df$gold_badges <- input$gold_badges
      values$df$reputation  <- input$reputation
      values$df$views       <- input$views
      values$df$votes       <- input$votes
  })

这似乎有效。我之所以这么说，是因为我可以跑：

output$table <- renderTable({data.frame(values$df)})

并观察这些值在我的 UI 中精美更新。

但是，当我尝试运行以下代码来为用户运行预测时，我收到一条错误消息，指出存在 NA：

  output$results <- renderText({
                      {  ds1        <- values$df 
                         x          <- x[,sort(names(x))] 
                         ds1        <- ds1[,sort(names(ds1))] 
                         names(ds1) <- colnames(x)
                         predict(rf, newdata = data.frame(ds1))
                      }
                      })

即使我“知道”数据不是来自通过上述行观看更新，并且由于来自的所有初始值都不是.我也尝试过没有陈述的一部分。NAvalues$dfui.RxNAdata.framepredict

有趣的是，如果我用它替换上面的语句，它会告诉我所有 1,033 个值都是 .predicttable(is.na(ds1))NA

同样有趣的是，如果我在语句中替换为，那么一切都运行良好（是非反应式对象）。ds1userdfpredictuserdf

如果我用它替换语句，它不会显示任何不匹配的列名（直到添加上述语句，由于在反应式数据帧的列名中对 to 进行了一些奇怪的转换）。predictsetdiff(colnames(x), colnames(ds1))colnames_.

最后，我发现如果我从via访问名称，我会得到“”作为我的错误：rfrf$forest$ncatincorrect number of dimensions

  output$results <- renderTable({
                      {  ds1        <- values$df 
                         cn         <- rf$forest$ncat
                         cn         <- cn[,sort(names(cn))] 
                         ds1        <- ds1[,sort(names(ds1))] 
                         names(ds1) <- names(cn)#x #rf$forest$xlevels
                         predict(rf, newdata = data.frame(ds1))
                      }
                      })

但是，进行了以下修改：

  output$results <- renderTable({
                      {  ds1        <- values$df 
                         cn         <- as.data.frame(t(rf$forest$ncat))
                         cn         <- cn[,sort(names(cn))] 
                         ds1        <- ds1[,sort(names(ds1))] 
                         names(ds1) <- names(cn)#x #rf$forest$xlevels
                         predict(rf, newdata = data.frame(ds1))
                      }
                      })

我的错误又回到了“”。variables in the training data missing in newdata

最小、可重现的例子：https://github.com/hack-r/troubleshooting_predictor_minimal

以下是完整的可重现代码和数据： https://github.com/hack-r/coursera_shiny