我训练了一个 XGBoostRegressor 模型。当我必须使用这个经过训练的模型来预测新输入时，predict() 函数会抛出 feature_names 不匹配错误，尽管输入特征向量与训练数据具有相同的结构。
此外，为了构建与训练数据具有相同结构的特征向量，我做了很多低效的处理，例如添加新的空列(如果数据不存在)，然后重新排列数据列，以便它与培训结构相匹配。是否有更好、更简洁的方式来格式化输入以使其与训练结构相匹配？
最佳答案
在这种情况下，模型构建时列名的顺序与模型评分时列名的顺序不同。
我已经使用以下步骤来克服这个错误
先加载pickle文件
model = pickle.load(open("saved_model_file", "rb"))
按使用顺序提取所有列
cols_when_model_builds = model.get_booster().feature_names
重新排序 Pandas 数据框
pd_dataframe = pd_dataframe[cols_when_model_builds]
关于python - 值错误 : feature_names mismatch: in xgboost in the predict() function，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/42338972/