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ラスタイメージを分類するためにRパッケージレンジャーを使用してランダムフォレストを作成しています。予測関数はエラーを生成し、以後再現可能な例を提供します。

library(raster) 
library(nnet) 
library(ranger) 
data(iris) 
# put iris data into raster 
r<-list() 
for(i in 1:4){ 
 r[[i]]<-raster(nrows=10, ncols=15) 
 r[[i]][]<-iris[,i] 
} 
r<-stack(r) 
names(r)<-names(iris)[1:4] 
# multinom (an example that works) 
nn.model <- multinom(Species ~ data=iris, trace=F) 
nn.pred<-predict(r,nn.model) 
# ranger (doesn't work) 
ranger.model<-ranger(Species ~ data=iris) 
ranger.pred<-predict(r,ranger.model) 

指定されたエラーは V IN

エラー[細胞、] <です - predv:私の実際のデータとの誤差が

ですが、マトリックス上の添字の数が正しくありません

p [-naind ]のエラー< - 置き換えられる項目の数が正しくありません。私の心を交差 交換長の倍数

唯一のものはranger.predictionオブジェクトが関心の予測以外のいくつかの要素が含まれていることです。とにかく 【関西、関東限定】取付サービス品30 アルファード サイドステップ【シックスセンス】アルファード 30 後期 ジュールサイドパネル 未塗装、レンジャーを使用してラスタスタックを予測する方法は?