キャレットパッケージでRandomForestのFinalModelを使用して予測する前に前処理が必要ですか？

キャレットパッケージを使用して、randomForestオブジェクトを10x10CVでトレーニングします。

library(caret)
tc <- trainControl("repeatedcv", number=10, repeats=10, classProbs=TRUE, savePred=T) 
RFFit <- train(Defect ~., data=trainingSet, method="rf", trControl=tc, preProc=c("center", "scale"))

その後、testSetでrandomForestをテストします（新しいデータ）

RF.testSet$Prediction <- predict(RFFit, newdata=testSet)

混乱行列は、モデルがそれほど悪くないことを私に示しています。

confusionMatrix(data=RF.testSet$Prediction, RF.testSet$Defect)
              Reference
    Prediction   0   1
             0 886 179
             1  53 126  

      Accuracy : 0.8135          
             95% CI : (0.7907, 0.8348)
No Information Rate : 0.7548          
P-Value [Acc > NIR] : 4.369e-07       

              Kappa : 0.4145 

$ finalModelをテストしたいのですが、同じ結果になるはずですが、どういうわけか受け取ります

> RF.testSet$Prediction <- predict(RFFit$finalModel, newdata=RF.testSet)
>  confusionMatrix(data=RF.testSet$Prediction, RF.testSet$Defect)
Confusion Matrix and Statistics

          Reference
Prediction   0   1
         0 323  66
         1 616 239

               Accuracy : 0.4518          
                 95% CI : (0.4239, 0.4799)
    No Information Rate : 0.7548          
    P-Value [Acc > NIR] : 1               

                  Kappa : 0.0793 

何が欠けていますか？

@topepoを編集：

また、preProcessedオプションのない別のrandomForestを学び、別の結果を得ました。

RFFit2 <- train(Defect ~., data=trainingSet, method="rf", trControl=tc)
testSet$Prediction2 <- predict(RFFit2, newdata=testSet)
confusionMatrix(data=testSet$Prediction2, testSet$Defect)

Confusion Matrix and Statistics

          Reference
Prediction   0   1
         0 878 174
         1  61 131

               Accuracy : 0.8111          
                 95% CI : (0.7882, 0.8325)
    No Information Rate : 0.7548          
    P-Value [Acc > NIR] : 1.252e-06       

                  Kappa : 0.4167     

違いは前処理です。predict.train新しいデータを自動的に中央に配置し、スケーリングします（要求されたため）predict.randomForest。ツリー分割は処理された値に基づいているため、予測はオフになります。

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