def preprocessing(X_train):
    cat_cols = []
    num_cols = []
    for cols in X_train.columns:
        if X_train[cols].nunique()<10 and X_train[cols].dtype =="object":
            cat_cols.append(cols)
        elif X_train[cols].dtype in ["int64","float64"]:
            num_cols.append(cols)
    full_cols = cat_cols+num_cols
    num_transformer = SimpleImputer(strategy = "constant")
    cat_transformer = Pipeline(steps =[
        ("imputer", SimpleImputer(strategy = "most_frequent")),
        ("onehot", OneHotEncoder(handle_unknown="ignore"))
    ])
    preprocessor = ColumnTransformer(
        transformers = [
            ("num", num_transformer, num_cols),
            ("cat", cat_transformer, cat_cols)
        ])
    return preprocessor.fit_transform(X_train)

这段代码创建了一个用于数据转换的预处理函数。在训练模型时，我得到了226个特征。但当我尝试转换测试数据集进行预测时，我只得到了217个特征。

错误信息：特征形状不匹配，预期：226，实际得到：217

我使用的数据集：https://www.kaggle.com/competitions/home-data-for-ml-course

我想知道这是为什么以及如何解决这个问题

回答：

你应该在训练数据上拟合预处理器，但在测试数据上只进行转换。如果你在测试数据上重新拟合，它会找到一个完全不同的映射，特征形状不匹配是一个幸运的错误，因为否则你的代码会运行，但模型会得到完全混乱的表示。这在使用像独热编码这样的技术时尤为重要。想象一下，你的训练数据中，第一个特征的值是[“cat”, “dog”, “duck”]，因此cat=>(1,0,0)，dog=>(0,1,0)，duck=>(0,0,1)。但在测试数据中，你只看到了[“cat”, “duck”]，因此cat=>(1, 0)，duck=>(0,1)，这样你就有了形状不匹配的问题，而且duck变成了某种dog！