마지막에 예측 시

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 임지오님이 질문해주신 문제는 학습 데이터와 테스트 데이터 간의 특성(컬럼) 불일치로 예상됩니다. 이 문제는 종종 데이터 전처리 과정에서 발생할 수 있습니다. 아래는 문제를 해결하기 위한 방법입니다.

원인 분석

오류 메시지에서 보이듯이 predict_proba를 호출할 때, X_test가 train 단계에서 기대하는 특성과 일치하지 않는다는 문제입니다. 특히, ID 컬럼이 X_test에 있지만 train 단계에서는 사용되지 않았으며, 반대로 train 단계에서 사용한 여러 컬럼이 X_test에 없다는 점입니다.

해결 방법

특성 일치화:
- train과 test 데이터가 동일한 특성 세트를 가져야 합니다. 이 경우, 두 데이터를 결합하여 한 번에 인코딩하거나 데이터 처리를 진행해야 합니다.

combined = pd.concat([X_train, X_test], axis=0, sort=False)
combined = pd.get_dummies(combined)  # 범주형 데이터를 원-핫 인코딩

X_train = combined[:len(X_train)]  # 원래의 train 데이터로 분리
X_test = combined[len(X_train):]   # 원래의 test 데이터로 분리

불필요한 특성 제거:
- ID와 같은 예측에 불필요한 컬럼은 X_test에서 제거해야 합니다. 이는 X_train의 학습 과정에서 필요하지 않은 특성이기 때문입니다.

X_test = X_test.drop(columns=['ID'])

컬럼 체크:
- X_train.columns와 X_test.columns를 출력해서 두 데이터셋의 컬럼이 동일한지 확인하세요. 필요하다면, 누락된 특성에 대해 0으로 채워 넣을 수 있습니다.

별도의 이해를 돕기 위해 유사한 문제와 해결책이 포함된 게시물을 참고하시기를 추천드립니다:
- 모델 평가 후 result 데이터 생성 시 오류
- 예시문제 작업형2 test 데이터 예측시 발생하는 오류

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.

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