我已经训练了一个逻辑回归模型，该模型包含一个分类变量的5个级别，所有级别对模型都是显著的。

然而，在未见数据中，分类变量的级别数量为3。因此，训练好的模型无法在未见数据上进行预测，因为它无法找到其中的某些级别。

我使用了一键编码来转换分类变量。如何解决这个问题？

用于将训练集转换为虚拟变量的代码如下：

   metadata_employeegroup = pd.get_dummies(df['metadata_employeegroup'],prefix='metadata_employeegroup',drop_first=True)   df = pd.concat([df,metadata_employeegroup],axis=1)

根据RFE，只有某些因子级别对模型是显著的。因此，在训练模型时，我根据这些列对训练集进行子集选择

logsk.fit(X_train[col], y_train)y_pred = logsk.predict_proba(X_test[col])

这里的col仅包含metadata_employeegroup的3个级别，例如L1、L2、L3。

在未见数据上，我采用相同的方法来创建虚拟变量。然而，metadata_employeegroup的级别是L1和L2。训练好的模型无法找到L3级别，并抛出错误。

回答：

对于在未见数据中缺失的分类变量级别，通过添加这些缺失的级别并将所有记录的值设为0来创建新的特征。

我通过使用这个一键编码教程解决了这个问题