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python - Sklearn fit vs predict，列的顺序很重要吗？

问题描述

说是 2X1个X2具有相同列的熊猫数据框，但顺序可能不同。假设模型是某种sklearn模型，例如 LassoCV。说我做model.fit(X1, y)，然后model.predict(X2)。列的顺序不同是一个问题，还是模型保存了我的列名？

另外，同样的问题，但是如果X1和X2和 numpy 数组呢？

标签： pythonmachine-learningscikit-learn

解决方案

是的，我相信这很重要，sklearn将pandasDataFrame 转换为值数组（本质上是调用X1.values），而不是注意列名。但是，这是一个简单的解决方法。只需使用：

X2 = X2[X1.columns]

它会将X2's 列重新排序为相同的顺序X1

当然，数组也是如此numpy，因为它会在列中拟合模型X1，所以当你预测时X2，它只会根据列的顺序进行预测X1

示例：

取这两个数据框：

>>> X1
   a  b
0  1  5
1  2  6
2  3  7

>>> X2
   b  a
0  5  3
1  4  2
2  6  1

该模型适合X1.values：

array([[1, 5],
       [2, 6],
       [3, 7]])

你预测X2.values：

>>> X2.values
array([[5, 3],
       [4, 2],
       [6, 1]])

模型无法知道列已切换。所以手动切换它们：

X2 = X2[X1.columns]

>>> X2
   a  b
0  3  5
1  2  4
2  1  6

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