예시문제 작업형 2유형 질문있습니다

import pandas as pd

train = pd.read_csv("data/customer_train.csv")
test = pd.read_csv("data/customer_test.csv")
pd.set_option('display.max_columns',None)

# EDA
# print(train.shape, test.shape)
# print(train.describe(include='O'))
# print(test.describe(include='O'))
# print(train.isnull().sum()) # 결측치: 환불금액
# print(train.isnull().sum())
# print(train.info())
# print(train.describe(include = 'O'))
# print(sorted(list(train['주구매상품'].unique())))
# print(sorted(list(test['주구매상품'].unique())))

a = set(train['주구매상품'].unique())
b = set(test['주구매상품'].unique())

print(a - b)
print(b - a)

# 데이터 전처리
train['환불금액'] = train['환불금액'].fillna(train['환불금액'].mean()) 
test['환불금액'] = test['환불금액'].fillna(test['환불금액'].mean()) 
# print(train.isnull().sum())
# print(test.isnull().sum())

# 원핫인코딩
df = pd.concat([train,test])
df = pd.get_dummies(df)
train = df.iloc[:len(train)]
test = df.iloc[len(train):]
print(train.shape, test.shape)

# 검증데이터 분리
from sklearn.model_selection import train_test_split
x_tr,x_val,y_tr, y_val = train_test_split(train.drop('성별',axis =1), train['성별'], test_size=0.2, random_state=2022)
# print(x_tr.shape,x_val.shape,y_tr.shape, y_val.shape)

# 모델 및 평가
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import roc_auc_score
model = RandomForestClassifier(random_state = 2022, max_depth=4, n_estimators=500)
model.fit(x_tr, y_tr)
pred_proba = model.predict_proba(x_val)
print(roc_auc_score(y_val, pred_proba[:,1]))

# # 0.6759

# # print(test.shape)
# # print(test.isnull().sum())


# 예측 및 제출
pred_proba = model.predict_proba(test)

train이 test를 포함할 경우 train + test 를 합쳐서 원핫인코딩을 진행했습니다.

모델 및 평가까지는 에러 없이 진행하였는 데 test 데이터를 예측하는 pred_proba = model.predict_proba(test) 부분에서 아래와 같은 에러가 발생했습니다. 어떤게 문제였는지 궁금하여 질문글 올립니다.