कैरेट का उपयोग करके प्रायिकता में यादृच्छिकतम मॉडल आउटपुट कैसे प्राप्त करें?

मैं बाइनरी वर्गीकरण के लिए यादृच्छिक वन मॉडल बनाने के लिए कैरट का उपयोग करने की कोशिश कर रहा हूं। मैंने अतीत में ऐसा करने के लिए यादृच्छिक स्रोत पैकेज का उपयोग किया है और यह ठीक काम किया है, लेकिन कैरट का उपयोग करके मेरा उत्पादन द्विआधारी है, फिर संभावना है। टाइप = 'प्रोब' के साथ, यह त्रुटि देता है

[.data.frame में त्रुटि (बाहर, अवलोकन, ड्रॉप = FALSE): अपरिभाषित कॉलम चयनित

मैं दोनों के लिए एक ही वाक्यविन्यास (मुझे आशा है) का उपयोग कर रहा हूं। यह वही है जो मैं स्रोत randomForest पैकेज के साथ प्राप्त करता था।

>fit = randomForest(x = a[,-1], y = as.factor(a[,1]),ntree=120)
>head(predict(fit, newdata = test_data[,-c(1:2)], type = "prob")[,2])
         1          2          3          4          5          6 
0.04166667 0.03333333 0.55833333 0.80000000 0.87500000 0.04166667

अब, कैरट का उपयोग करके मैं ऐसा ही करने की कोशिश कर रहा हूं, लेकिन इसकी भविष्यवाणी में "टाइप = 'प्रोब" स्वीकार नहीं कर रहा हूं, मुझे त्रुटि दे रहा है

>rf_model<-train(x = a[,-1], y = as.factor(a[,1]),method="rf",ntree=120)
>head(predict(rf_model, test_data[,-c(1:2)], type="prob"))
Error in `[.data.frame`(out, , obsLevels, drop = FALSE) : 
undefined columns selected

बल्कि जब मैं "प्रकार" निकालता हूं, तो यह मुझे देता है

>head(predict(rf_model, test_data[,-c(1:2)]))
[1] 0 0 1 1 1 0
Levels: 0 1

मैं संभावनाओं में आउटपुट कैसे प्राप्त करूं?

मुझे इसके बाद कई एल्गोरिदम बनाने की आवश्यकता है और मुझे लगता है कि कैरट ऐसा करने के लिए अधिक सजातीय होगा। मुझे यकीन है कि मैं यहां कुछ याद कर रहा हूं, लेकिन कैरट के लिए नया होने के कारण मुझे नहीं पता कि क्या है।