如何将机器学习模型用于新数据？答案

【问题标题】：How to use machine learning model to new data?如何将机器学习模型用于新数据？
【发布时间】：2020-01-07 17:39:53
【问题描述】：

我是这个数据科学领域的新手。我有一个将随机森林应用于新数据的问题。

我有这张桌子。

Y prop_A prop_B
A   0.8    0.2
A   0.7    0.3
B   0.5    0.5
B   0.4    0.6
B   0.1    0.9

我假设如果该组的比例很高，那么它在该组中的机会就很高。我使用随机森林构建了一个模型，并使用验证集（8/2 分割）对其进行了测试。

我认为上述模型可以用于新数据。这是数据的一个例子。数据结构和变量含义相同，但变量个数不同。

Y prop_C prop_D prop_E prop_F
-   0.8    0.1   0.05   0.05
-   0.6    0.3   0.05   0.05
-   0.5    0.4   0.05   0.05
-   0.4    0.2   0.4     0
-   0.1    0.5   0.4    0.4

新数据未标记，因此我想使用与以前数据一起使用的随机森林制作标签。标记新数据的方法是否正确？

在模型中，它不起作用（由于不同的自变量）。

我应该如何使用标记数据基于模型标记新数据，这是不同的？

【问题讨论】：

标签： machine-learning

【解决方案1】：

自变量和变量的个数应该相同。如果您想尝试一下，只需省略 (prop_E 和 Prop_F) 并将 (prop_C 和 Prop_D) 重命名为 (prop_A 和 Prop_B) 就可以了

【讨论】：