我正在尝试创建一个回归模型来预测一些房屋销售情况，但在处理训练数据和测试数据（这不是从训练集本身提取的验证数据）时遇到了一些问题。我进行处理的步骤如下：
- 删除空值超过50%的列
- 对其余包含空值的列进行填补
- 对分类列进行独热编码
假设我的训练数据在标签提取后具有以下列（粗体中的列包含空值）：
['col1', 'col2', '**col3**', 'col4', '**col5**', 'col6', '**col7**','**col8**', '**col9**', '**col10**', 'col11']测试数据具有以下列：
['col1', '**col2**', 'col3', 'col4', 'col5', 'col6', '**col7**', '**col8**', '**col9**', '**col10**', 'col11']我只删除空值超过50%的列，对于粗体中的其余列，我进行填补。假设，在训练数据中，我将有：
cols_to_drop= ['**col3**','**col5**','**col7**' ]cols_to_impute= ['**col8**', '**col9**','**col10**' ]如果我在测试数据中也保留相同的列进行删除，我的测试数据将具有以下内容：
cols_to_drop= ['**col3**','**col5**','**col7**' ]cols_to_impute= ['**col2**', '**col8**', '**col9**','**col10**' ]现在的问题出现在填补过程中，我需要在训练数据的cols_to_impute上使用.fit_transform来调整我的填补器，并且需要在测试数据的cols_to_impute上使用相同的填补器进行.transform，因为在这两个cols_to_impute列表中提供的特征数量明显不同。（我也这样做了，并且在填补过程中遇到了问题）
假设，如果我在训练和测试数据集中保留相同的cols_to_impute，忽略测试数据中的空值列**col2**，当进行独热编码时，我遇到了一个问题，提示在编码前需要处理Nan's。那么，在这种情况下，训练集和测试集的处理应该如何进行？我应该将它们连接起来，进行处理，然后再分开吗？我读到这样做会导致泄漏问题。
回答：
嗯，你应该这样做：
- 将
train和test数据框合并，然后进行前两个步骤，即删除含有空值的列并填补它们。 - 然后，再次将其分成
train和test，然后进行独热编码。
这样可以确保两个数据框具有相同的列，并且在进行独热编码时不会出现泄漏问题。
