测试数据特征与 OneHotEncoder 的训练数据特征不匹配答案

【问题标题】：Test data features not matching with training data features for OneHotEncoder测试数据特征与 OneHotEncoder 的训练数据特征不匹配
【发布时间】：2019-03-18 00:28:12
【问题描述】：

我是 OneHotEncoder 的新手，并试图用它解决分类问题。但是，我的测试数据集在形状不同方面给了我错误。我在训练和测试数据集中有相同的列。这是我的代码：

X = pd.read_csv('Svr_good.csv') #Training data
Xt = pd.read_csv('svr_test.csv') #Testing data

X = X.select_dtypes(include=[object])
Xt = Xt.select_dtypes(include=[object])
le = preprocessing.LabelEncoder()
X_2 = X.apply(le.fit_transform)
X_4 = Xt.apply(le.fit_transform)

enc = preprocessing.OneHotEncoder()
enc1 = preprocessing.OneHotEncoder()
enc.fit(X_2)
enc1.fit(X_4)

onehotlabels = enc.transform(X_2).toarray()
onehotlabels1 = enc1.transform(X_4).toarray()

numpy_array = onehotlabels
X = numpy_array[:, 1:]
y = numpy_array[:, 0]

lm = LinearSVC()
model = lm.fit(X, y)
predictions = lm.predict(onehotlabels1)
print predictions

上面的代码给了我一个特征不匹配的错误。我该如何解决这个问题？

【问题讨论】：

标签： python machine-learning scikit-learn

【解决方案1】：

问题是您正在拟合 X 并在 onehotlabels1 上进行预测，但 X 少了一列。

如果将X = numpy_array[:, 1:] 更改为X = numpy_array 是否有效？

【讨论】：

不，它没有帮助。我也稍微更新了代码。
在你选择了dtypes之后，你能分享一下确切的错误信息和print(Xt.shape)和print(X.shape)的结果吗？
打印 (Xt.shape) = (20, 6) & 打印 (X.shape) = (28283, 6)。错误信息是：ValueError: X has 69 features per sample；期待 40988
onehotlabels1 是不同 onehotencoder 的结果，因此它没有相同数量的特征。如果将onehotlabels1 = enc1.transform(X_4).toarray() 替换为onehotlabels1 = enc.transform(X_4).toarray()，并将predictions = lm.predict(onehotlabels1) 替换为predictions = lm.predict(onehotlabels1[:, :1])，是否有效？如果不能，您可以分享错误并告诉我您要达到的目标吗？