要将Year和Month列作为数据的索引，可以使用'as.yearmon'函数作为'xts'函数中的'order.by'参数。
例如，假设您的数据存储在名为'data'的 Dataframe 中，并且Year和Month列分别位于第一列和第二列，则可以使用以下代码：

data_xts <- xts(data[,3], order.by = as.yearmon(paste(data[,1], data[,2]), "%Y %m"))

要将数据拆分为训练集和测试集，可以使用'xts'包中的'window'函数。例如，要使用滞后值12（1年）将数据拆分为训练集和测试集，可以使用以下代码：

split_point <- 12
train_data <- window(data_xts, end = split_point)
test_data <- window(data_xts, start = split_point + 1)

关于使用随机森林模型预测时间序列数据，一个选项是使用'randomForest'包。例如，您可以使用以下代码，使用训练数据训练随机森林模型：

library(randomForest)
rf_model <- randomForest(Norm ~ ., data = as.data.frame(train_data))

然后，您可以使用此模型预测Norm的下一个值：

predictions <- predict(rf_model, newdata = as.data.frame(test_data))

请记住，随机森林不是最适合时间序列数据，还有其他方法，如ARIMA，先知，LSTM等，更适合时间序列预测。