关于Kaggle中House Price的一个简单问题，特征值数量与模型期待的特征值数量不一致

代码完全参考的是https://blog.csdn.net/zero112535/article/details/107440768 这位的
在最后提交预测结果这一步，作者给的步骤是这样的：

我得到的结果的却是这样的：

报错为：ValueError: X has 159 features, but RobustScaler is expecting 160 features as input.

评论中有人说train有问题，读取下列数单独提取下train就行
然而本人水平有限，着实不知如何处理
请问各位能提供一下需要改进的代码，感谢您！

我直接下载github 没有问题啊

这个错误是因为你的输入数据中的特征数量与模型期望的特征数量不匹配导致的。

ValueError: X has 159 features, but RobustScaler is expecting 160 features as input.
ValueError:X有159个功能，但RobustScaler预计输入160个功能。
从报错和你截图的来看，应该是训练模型和预测模型不符
这个实例有一个思路不错，供你参考：http://cn.voidcc.com/question/p-xlhmumus-pu.html

这可能是因为您所使用的模型预期的特征数量与实际提供的数据中的特征数量不匹配导致的。您可以检查您使用的模型的文档，了解其所需的特征数量，然后检查您的数据中的特征数量是否与所需的特征数量匹配。如果不匹配，则可以考虑删除或添加一些特征，以使其与模型所需的特征数量匹配。