逻辑回归预测模型，Python

问题遇到的现象和发生背景 逻辑回归预测模型，想要给定数据让模型进行预测
遇到的现象和发生背景，请写出第一个错误信息我想要用预测数据去给模型来预测，但是目前的代码只能实现将模型数据划分为训练集和预测集，我想把模型数据全部设置为训练集，然后用训练好的模型去预测我的预测数据
用代码块功能插入代码，请勿粘贴截图。 不用代码块回答率下降 50%
import pandas
import pandas as pd

test = pd.read_excel('预测数据.xlsx')
train=pd.read_excel('模型数据.xlsx')
# 2.划分特征变量与目标变量
X = train.drop(columns='是否稳定')
y = train['是否稳定']
# 3.划分数据集与测试集
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, train_size=0.3)
# 4.模型搭建
from sklearn.linear_model import LogisticRegression, LogisticRegressionCV

model = LogisticRegressionCV(multi_class='multinomial',max_iter=3000).fit(X_train, y_train)

model.fit(X_train, y_train)

# 5.预测分类结果
y_pred = model.predict(X_test)
y_pred_proba = model.predict_proba(X_test)
# 7.模型准确率
from sklearn.metrics import accuracy_score
accuracy = accuracy_score(y_pred, y_test)
print(accuracy)
print(y_pred)
运行结果及详细报错内容
我的解答思路和尝试过的方法，不写自己思路的，回答率下降 60%
我想要达到的结果，如果你需要快速回答，请尝试 “付费悬赏”

train、test全部做训练集data训练出模型？那没有test怎么训练出模型？每次data前向传播到输出层，那没有测试集怎么计算loss与cost，然后怎么反向传播去梯度下降调整网络参数？既然网络参数都无法调整了怎么出来最后的模型？不理解。

该回答引用ChatGPT
在python中实现预测

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 读取数据
df = pd.read_csv("data.csv")

# 划分数据为训练集和预测集
train_df, predict_df = train_test_split(df, test_size=0.2, random_state=0)

# 分离训练集的特征和标签
train_x = train_df.drop("target", axis=1)
train_y = train_df["target"]

# 训练模型
model = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=0)
model.fit(train_x, train_y)

# 利用训练好的模型预测
predict_x = predict_df.drop("target", axis=1)
predict_y = predict_df["target"]
predictions = model.predict(predict_x)

# 计算预测误差
mse = mean_squared_error(predict_y, predictions)
print("预测误差：", mse)

如果您想使用模型预测预测数据，可以在上面的代码中添加以下代码：

# 读取预测数据
pred_data = pd.read_csv("pred_data.csv")

# 预测
predictions = model.predict(pred_data)

问题 是什么？

你把内容和报错发给我看一下