R语言随机森林回归分析，系统报Error in randomForest.default(m, y, ...)

> 代码如上，求问为什么出现这种情况，怎么改，以及我上面缺失值用na.pass合适不。。。
QAQ，帮帮忙help

把na.action=na.pass改成na.action=na.omit可以进行随机森林

但是，我有了新的问题，求解答

我想选择一个合适的mtry值，代码如下 set.seed(100)
> n<-length(names(train))
> for (i in 1:(n-1)){
+ mtry_fit<-randomForest(train $ sentence~.,data = train,mtry = i,na.action = na.omit)
+ err<-mean(mtry_fit$err.rate)
+ print(err)}
[1] NA
[1] NA
[1] NA
[1] NA
结果Warning messages:
1: In mean.default(mtry_fit$err.rate) : 参数不是数值也不是逻辑值：回覆NA
2: In mean.default(mtry_fit$err.rate) : 参数不是数值也不是逻辑值：回覆NA
3: In mean.default(mtry_fit$err.rate) : 参数不是数值也不是逻辑值：回覆NA
4: In mean.default(mtry_fit$err.rate) : 参数不是数值也不是逻辑值：回覆NA
这是怎么回事啊啊啊啊啊
然后我去看err.rate,是NULL，我懵了
help啊啊啊啊啊啊啊啊

上个问题我好像明白了，因为我的因变量是数值型，我做的回归，所以不存在err.rate,回归里应该是均方差mse

那么问题又来了，是选mse大的还是小的来做mtry呢。。。
以及print出来的mse总共就四个，那岂不是最大就mtry=4?
还是说根据情况不同能打印出更多排的mse?
err<-mean(mtry_fit$mse),用mean来均方差是可以的吗。。。
拔剑四顾心茫然？
还有那个缺失值，到底咋个处理比较好哦

你好想请教下。随机森林是回归的前提下，为什么要用mse进行评估，可不可以解释下。（数学基础有点差）