输入exp_rf <- explain(model1rf1K10K, data = deridata1_x, y = as.numeric(deridata1[,28])-1)
library("shapper")
ive_rf <- shap(exp_rf, new_observation = validdata1_x)，提示Error: RuntimeError: variables in the training data missing in newdata。但是validdata1_x和deridata1_x的变量名称是完全相同的。求报错原因和解决办法。
该回答引用GPTᴼᴾᴱᴺᴬᴵ
这个错误通常发生在在new_observation中的变量名称与训练数据中的变量名称不完全匹配。有可能是由于一些变量名拼写错误或者数据类型不匹配等原因导致的。在检查变量名之前，可以尝试检查一下数据类型是否匹配。在这个例子中，可以使用以下命令检查两个数据框的列的数据类型是否匹配：
str(deridata1_x)
str(validdata1_x)
如果两个数据框中的数据类型不匹配，需要将它们转换为相同的数据类型。例如，如果其中一个数据框中的变量是字符型而另一个数据框中的变量是数值型，则需要将字符型变量转换为数值型变量。
如果两个数据框中的数据类型匹配，则需要检查变量名是否匹配。您可以使用以下命令比较两个数据框的变量名：
setdiff(names(deridata1_x), names(validdata1_x))
setdiff(names(validdata1_x), names(deridata1_x))
这些命令将显示在一个数据框中但在另一个数据框中缺失的变量名称。检查变量名并确保它们在两个数据框中相同，这可能有助于解决这个问题。
参考GPT和自己的思路：
根据你提供的信息，错误提示显示训练数据中的一些变量在newdata中缺失。这可能是由于在训练模型时使用的数据集和在预测时使用的数据集之间存在变量不匹配的问题导致的。
你可以检查一下deridata1_x和validdata1_x之间变量的完全匹配性，可以使用以下代码检查：
setdiff(names(deridata1_x), names(validdata1_x))
如果有变量不匹配，你需要确保将相同的变量添加到新的数据集中。如果没有变量不匹配，可能是您使用的R版本与shapper库的版本不兼容。
你可以使用以下命令升级shapper库：
install.packages("shapper", dependencies = TRUE)
或者重新安装：
devtools::install_github('ModelOriented/shapper') （如果你使用的是源代码安装R包的方式）
希望这能帮到您！
newdata怎么定义的，数据输入不对啊