基于sklearn ColumnTransformer的预处理器在训练和测试数据集上输出不同的列

是因为在训练数据集中，ColumnTransformer会根据指定的转换器对数据进行预处理，并根据转换器的设置输出相应的列。而在测试数据集中，由于测试数据集可能缺少某些特征，或者某些特征的取值范围不同，因此ColumnTransformer会根据训练数据集中的转换器设置来处理测试数据集，可能会输出不同的列。

这种情况下，我们可以通过以下步骤来解决问题：

1. 确保训练数据集和测试数据集具有相同的特征列。可以通过使用训练数据集的列列表来筛选测试数据集的列，确保两者的列一致。
2. 对于测试数据集中缺少的特征，可以考虑使用默认值或者填充缺失值的方法进行处理，以保证测试数据集的特征列与训练数据集一致。
3. 如果测试数据集中存在训练数据集中没有的特征，可以考虑将这些特征进行丢弃或者进行相应的处理，以保证数据的一致性。

总结起来，基于sklearn ColumnTransformer的预处理器在训练和测试数据集上输出不同的列是正常的现象，我们需要根据具体情况进行数据的处理和调整，以保证数据的一致性和正确性。

关于sklearn ColumnTransformer的更多信息和使用方法，您可以参考腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tccli）中的相关文档和示例。