如何使用R中randomForest调用的结果来预测一些未标记数据的标签（例如，需要分类的现实世界输入）？
代码如下：

train_data = read.csv("train.csv")input_data = read.csv("input.csv")result_forest = randomForest(Label ~ ., data=train_data)labeled_input = result_forest.predict(input_data) # 我需要类似这样的东西

train.csv:

a;b;c;label;1;1;1;a;2;2;2;b;1;2;1;c;

input.csv:

a;b;c;1;1;1;2;1;2;

我需要得到类似这样的结果

a;b;c;label;1;1;1;a;2;1;2;b;

回答：

如果这是你想要的结果，请告诉我。

你用训练数据来训练你的随机森林模型：

# 训练数据集train_data <- read.csv("train.csv")# 训练随机森林forest_model <- randomForest(label ~ ., data=train_data)

现在随机森林模型已经训练好了，你想要给它新的数据，让它预测标签是什么。

input_data$predictedlabel <- predict(forest_model, newdata=input_data)

上述代码会在你的input_data中添加一个新列，显示预测的标签。