Оценка случайной модели леса, созданной в результате параллельной обработки

Я пытаюсь запустить случайный лес, используя пакет foreach для параллельной обработки. Вот код, который я запускаю.

library(doParallel)
library(doMC)
library(foreach)
library(randomForest)

Train <- read.csv("Train_Parallel.csv")
Test <- read.csv("Test_Parallel.csv")
Scoring <- read.csv("Scoring_Parallel.csv")


cores = detectCores()-1
cl = makeCluster(cores)
registerDoParallel(cl)

startparallel <- Sys.time()
rf_parallel <- foreach(ntree=rep(400, cores), .combine=combine, .multicombine=TRUE,
              .packages='randomForest') %dopar% {
                randomForest(target ~ .,
                             data=Train,
                             importance=TRUE,
                             ntree=ntree,
                             mtry = 25)
              }
endparallel <- Sys.time()
stopCluster(cl)
endparallel - startparallel

Код параллельного выполнения работает должным образом. Однако, когда я запускаю функцию прогнозирования для своего набора данных для обучения и тестирования, я получаю следующую ошибку. Что я делаю неправильно?

> Train$Predicted <- predict(rf_parallel, Train)
Error in UseMethod("predict") : 
  no applicable method for 'predict' applied to an object of class "list"
> Test$Predicted <- predict(rf_parallel, Test)
Error in UseMethod("predict") : 
  no applicable method for 'predict' applied to an object of class "list"