test 예측 오류

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다.

ska2994님이 겪고 있는 오류는 RandomForestClassifier의 predict_proba 메소드를 사용할 때 발생하는 일반적인 문제로, 보통 학습 데이터셋과 예측 데이터셋 간의 특성(컬럼) 불일치로 인해 발생합니다.

문제의 원인

오류 메시지에서 나타나듯이 The feature names should match those that were passed during fit.라는 메시지는 학습(fit) 단계에서 사용된 특성과 예측 단계에서 사용하려는 테스트 데이터의 특성 간에 불일치가 있음을 의미합니다. 특히 메시지에 언급된 “TravelInsurance”라는 특성은 예측 단계에서 발견되었지만 학습 단계에서 사용되지 않았습니다. 이 문제는 보통 데이터 프레임의 원-핫 인코딩이나 컬럼 드롭핑 과정에서 컬럼이 제대로 관리되지 않으면 발생할 수 있습니다.

해결 방법

데이터 프레임 정렬:
- train과 test 데이터프레임에서 get_dummies() 이후에 컬럼이 같은지 확실히 하기 위해 align 기능을 사용할 수 있습니다.

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

특성 확인 및 일관성 유지:
- 모든 예측용 특성이 학습용 데이터에서 사용된 것과 일치하는지 확인하세요.
- train.columns와 test.columns를 출력하여 누락된 특성이 있는지 보세요.

이러한 방법을 통해, fit 단계에서 사용된 특성과 predict_proba 단계에서 사용하려는 테스트 데이터의 특성이 일치하도록 할 수 있습니다.

이와 유사한 문제를 다룬 자료들이 있습니다. 다음 링크를 통해 유사한 문제의 답변을 참고하실 수 있습니다:

모델 평가 후 result 데이터 생성 시 오류: 원핫 인코딩 과정에서의 데이터 불일치 문제 해결을 다룹니다.
예시문제 작업형2 test 데이터 예측시 발생하는 오류: 데이터셋 병합과 특성 불일치에 대한 자세한 설명과 해결 방법을 제공합니다.

저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.
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