问当给定的数据集中缺少“预测”列时，如何使用随机林对测试数据进行预测？

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当测试数据集中缺少“预测”列(is_promoted)时，如何使用随机林对测试数据进行预测？

在这里，我给出了两个数据集:培训和测试；在测试数据集中，我必须预测员工是否会被提拔。

列车数据集有列，用于构建模型。和我使用Test$is_promoted=NA在测试数据集中添加is_promoted列，以便在数据准备过程中i具有相同的维度。

但是，当我使用随机森林来预测最终值时，将那些"NA“显示为丢失的值错误。

set.seed(123)
rf_m3=randomForest(is_promoted~.,data = FinalTest,ntree=150, nodesize=50, mtry=5)
rf_test_pred=predict(rf_m3, FinalTest, type="class")

错误码：

Error in na.fail.default(list(is_promoted = c(NA_integer_, NA_integer_,  : 
  missing values in object

现在我不能将"is_promoted“作为我的因变量移除。

因此，请建议一种方法来处理这个问题和修改所需的代码。

PS:新学习者。第一次尝试随机森林，所以如果可能的话，请尽可能多地解释。