X有8个特性，但是RandomForestRegressor需要67个特性作为输入
我想建立一个房价预测应用程序。内容具有用户可以输入输入的特性，然后预测模型将预测价格并将其显示给用户。我正在使用来自Kaggle的数据集来进行预测。当我运行代码时，它会显示一条错误消息：
X有8个特性，但RandomForestRegressor期望67个功能作为输入。
下面是密码。Xy包含来自Kaggle的数据，df是用户输入。Xy是火车组，df是测试。Xy有8个变量，包括目标。df将只检索7个输入(因此它将有7个变量，因为没有从用户接收到的目标变量)。
# Assign to X for input features and Y for target
X = Xy.drop('Price', axis=1)
Y = Xy['Price'].values
# Build Regression Model
model = RandomForestRegressor()
model.fit(X, Y)
df = pd.get_dummies(df, columns=['Location', 'Furnishing', 'Property_Type_Supergroup', 'Size_Type'])
# Apply Model to Make Prediction
prediction = model.predict(df)我试图在网上搜索解决方案，但对我的代码没有任何作用。希望有人能帮忙。
回答 2
Stack Overflow用户
发布于 2022-01-09 20:00:09
如果不看到你正在拟合模型的数据，就有点难以分辨了。但是，在错误和代码之间，您可能是在67个特性的数据框架上对模型进行拟合。您调用fit的数据框架需要与您所预测的数据框架相同(至少在特性方面是如此)。
很抱歉，如果这个答案是多余的，如果没有看到数据和准确的错误，就很难判断。
Stack Overflow用户
发布于 2022-01-09 21:33:02
"X有8个特性，但RandomForestRegressor期望67个功能作为输入。“
我假设这是您使用的标准数据集，在解压缩和加载之后，它有以下文件：
sample_submission.csv
test.csv
data_description.txt
train.csv 如果检查train.csv和test.csv的形状：
train = pd.read_csv('./house_prices/train.csv')
test = pd.read_csv('./house_prices/test.csv')
print(f'Train shape : {train.shape}')
print(f'Test shape : {test.shape}')
#Train shape : (1460, 81)
#Test shape : (1459, 80)这表明您删除或删除了一些列/特性/属性，并将它们从81还原为67，所以到目前为止没有问题。问题是，一旦您在数据预处理阶段使用pd.get_dummies()将分类变量转换为数值变量，然后使用将数据拆分为x_train & y_train，使用相同的 df到fit()模型。最后，您可以通过x_test通过y_pred = model.predict(x_test)进行预测。否则，df的形状与X不匹配(其中一列有8列，另一列有67列)！！
所以我建议，首先df应该分开：
from sklearn import metrics
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
# Chossing features for predicting the target variable
x = df
# Data split on df
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size = 0.2 , random_state=42)
# Apply RandomForestRegressor
model = RandomForestRegressor(n_estimators=300, max_depth=13, random_state=0)
model.fit(x_train,y_train)
# Predicting the data using the model
y_pred = model.predict(x_test)
# Evaluating the model
print(metrics.r2_score(y_test,y_pred))我包括下列供你参考的帖子：
https://stackoverflow.com/questions/70644049
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