python - 从训练模型中提取特征名称

Question

我有一个从 pickle 文件中读取的预训练 XGBoost 模型。当我尝试对包含模型特征集之外的某些列的新数据集进行预测时，我收到了错误消息：

训练数据没有以下字段：column1、column2、...

我可以排除训练数据中不存在的这些列。我不想对列名（有很多）进行硬编码，而是只想找到训练列和预测数据集之间的交集。

有没有一种方法可以从训练模型中提取特征名称（显然模型记录了字段名称），而无需返回我的训练数据集？

标签： pythonscikit-learnxgboost

Answer 1

您可以从腌制模型中检索特征名称，如下所示：

fitted_model.get_booster().feature_names