3회 기출유형 작업형2

# test 예측
pred = rf.predict_proba(test)

ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-221-192ffa211ac4> in <cell line: 0>()
      1 # test 예측
----> 2 pred = rf.predict_proba(test)
      3 

3 frames
/usr/local/lib/python3.11/dist-packages/sklearn/utils/validation.py in _check_feature_names(estimator, X, reset)
   2775             message += "Feature names must be in the same order as they were in fit.\n"
   2776 
-> 2777         raise ValueError(message)
   2778 
   2779 

ValueError: The feature names should match those that were passed during fit.
Feature names unseen at fit time:
- TravelInsurance

이런 오류가 뜹니다 test가 예측값이니까 TravelInsurance 컬럼이 없어야 하는게 맞는건가요? 샘플 찍어봤을 때 train,test 둘 다 TravelInsurance 이 컬럼이 있었습니다. 코드 작성은 선생님과 동일하게 했는데 자꾸 저런 오류가 뜨네요 ㅠㅠ 검증 데이터 분리할 때 train.drop만 해줘서 그런건가요..?

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다.

최수영님이 질문하신 내용처럼 sklearn 라이브러리를 사용하여 RandomForestClassifier에서 예측을 실행할 때 ValueError가 발생하는 것은 보통 적합한 데이터셋의 특성(컬럼) 불일치 때문입니다.

문제의 원인

The feature names should match those that were passed during fit.: 이 오류 메시지는 fit 시점과 predict_proba 시점에 사용된 데이터 셋의 컬럼 이름이 일치하지 않을 때 발생합니다.
TravelInsurance 컬럼을 포함하는 경우, 학습 및 예측 단계에서 동일한 컬럼 구조와 순서를 유지해야 합니다. get_dummies나 데이터 프레임 결합/분할 과정에서 컬럼이 적절히 정리되지 않은 경우 발생할 수 있습니다.

해결 방법

데이터 프레임 재확인:
- train과 test 데이터셋 모두에서 get_dummies를 사용한 이후, 컬럼이 일치하는지 확인합니다. 이러한 불일치가 발생하는 경우 align 메소드를 사용하여 동일한 컬럼 세트를 생성할 수 있습니다.

   train, test = train.align(test, join='left', axis=1)

align 메소드는 두 데이터 프레임을 동일한 컬럼 집합으로 변환해줍니다. join='left'를 사용하여 train 데이터에 있는 컬럼들은 모두 유지하고 가능한 데이터의 형식을 준비합니다.

특성 확인:
- train.columns와 test.columns를 출력하여 어떤 특성이 누락되었거나 추가되었는지 비교하세요.
데이터 분리 및 예측 과정 수정:
- 예측 과정을 위한 셋업이 올바른지 확인하세요. 필요하다면, predict_proba 대신 predict를 사용하여 실제 값을 예측할 수도 있습니다.

아래는 유용한 참고 링크입니다:
- 모델 평가 후 result 데이터 생성 시 오류: 이 게시물에서는 원핫 인코딩 과정에서의 데이터 불일치 문제를 다룹니다.
- 예시문제 작업형2 test 데이터 예측시 발생하는 오류: 데이터셋 병합과 특성 불일치에 관한 해결방법이 제공됩니다.

문제를 해결하시고 추가적인 도움이 필요하시면 언제든지 질문해 주세요.

저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다. 현재 베타 기능으로 답변이 만족스럽지 않을 수 있는 점 양해 부탁드립니다. 🙏 추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.

인프런 커뮤니티 질문&답변

문제의 원인

해결 방법