我有一个从 pickle 文件中读取的预训练 XGBoost 模型。当我尝试对包含模型特征集之外的某些列的新数据集进行预测时，我收到了错误消息:
training data did not have the following fields: column1, column2,...
我可以排除训练数据中不存在的这些列。我不想对列名称进行硬编码(有很多)，而是只想找到训练列和预测数据集之间的交集。
有没有一种方法可以从训练模型中提取特征名称(显然模型记录了字段名称)而无需返回到我的训练数据集？
最佳答案
您可以按如下方式从腌制模型中检索特征名称:
fitted_model.get_booster().feature_names
关于python - 从经过训练的模型中提取特征名称，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/55126903/