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我想将包 {ranger} 中随机森林的所有预测存储在 ml3 预测对象中，然后将单个树的预测用作另一个学习器的特征。

然后，以下代码将遵循 R 中的以下错误消息。

代码：

library("mlr3")
library("mlr3learners")

task = tsk("iris")
learner = lrn("classif.ranger", predict.all = TRUE)

# Train
train_set = sample(task$nrow, 0.8 * task$nrow)
test_set = setdiff(seq_len(task$nrow), train_set)

learner$train(task, row_ids = train_set)

# Predition
prediction = learner$predict(task, row_ids = test_set)
print(prediction)

错误：

check_prediction_data.PredictionDataClassif( pdata) 中的错误：
“as_factor(pdata$response,levels = lvls)”上的断言失败：长度必须为 30，但长度为 15000。

有人可以帮我解决这个问题吗？

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