非计算机专业求问，AB两个数据集，A有abcdef六种属性，B只有abcde五种，想通过训练A去预测B的f，现在可以实现训练A了，但不会拿来训练B，网上看到的一个方法是将AB数据集合起来，用A最后的100个数据预测 B第一个，然后最后99加B第一个预测B第二个，依次类推，但没找到代码，自己也不会编代码，求指点！
A有abcdef六种属性，B只有abcde五种：没有说清楚 abcdef 是输入还是输出？
（1）如果属性是输入，B 少了一个输入，通常用 A 训练的模型不能预测 B，除非属性 f 与输出无关。
（2）如果属性是输出，是分类问题，A 有 6类，B 有 5类没关系。
（3）想通过训练A去预测B的 f：似乎是以 abcde 为输入，f 为输出 建立模型。
（4）现在可以实现训练A了：这是用 A 作为训练集（检验集），用 A 进行模型的训练（检验），这个训练好的模型以 abcde 为输入，预测输出 f。
（5）不会拿来训练B：你是要用训练的模型来对 B 进行预测，不需要再训练 B。训练好的模型以 abcde 为输入，预测输出 f，所以现在以 B 的属性 abcde 作为输入，就可以得到模型输出：B 的属性 f.
（6）“将AB数据集合起来，用A最后的100个数据预测 B第一个，然后最后99加B第一个预测B第二个，依次类推” 这是时间序列预测，对非时间序列不适用。
要看你是用什么方法来训练模型的。
用 A 作为训练集（检验集），用 A 进行模型的训练（检验）——要看这一步你是用什么方法做的，才能说的清 如何以 B 的属性 abcde 作为输入，得到模型输出：B 的属性 f.
如果你在用 A 训练模型时，已经把 A 分为训练集和检验集，那么在用检验集进行检验时，实际上也是以 A 的检验集样本的属性 abcde 作为输入，得到模型输出：A 的检验集样本的属性 f。那么，B 的属性 abcde 作为输入得到模型输出属性 f 的过程，及所用的函数，与 A 的检验集样本作为输入得到输出，二者是相同的。