LightGBMError: The number of features in data (250) is not the same as it was in training data (248).
You can set predict_disable_shape_check=true to discard this error, but please be aware what you are doing.
不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话:
- 以下回答来自chatgpt: 解决方案： 这个错误信息告诉我们，在测试阶段使用的数据的特征数与训练时使用的数据特征数不同。那么我们需要做的是修复这个问题并让测试和训练使用的数据具有相同的特征数。 以下是一些可能会导致该问题出现的原因和解决方案： 1. 数据预处理错误： 该错误可能是由于在训练数据与测试数据中使用不同的预处理步骤引起的，导致特征数量差异过大。我们需要检查训练和测试数据以了解他们是否被正确地预处理。 2. 特征选择错误： 训练数据和测试数据的特征选择可能不相同，导致特征数量不匹配。在这种情况下，我们需要确保在训练和测试阶段使用的特征相同。 有几种解决方案可以试用： 1. 使用相同的特征集： 在训练和测试期间使用相同的特征集，以确保他们具有相同的特征数量。我们可以使用Pandas的drop或select_dtypes方法来确保两个数据集包含相同的特征。 2. 重新训练和测试： 重新训练和测试模型，使用相同的训练和测试数据。这将确保我们使用相同的数据预处理和特征选择步骤，并获得具有相同特征数量的数据。 以下是一个示例代码，可以用于删除测试数据中不需要的特征： ```python import pandas as pd train_data = pd.read_csv('train_data.csv') test_data = pd.read_csv('test_data.csv') features = ['feature1', 'feature2', 'feature3'] # 保留的特征 train_data = train_data[features] # 选择训练数据中需要的特征 test_data = test_data[features] # 选择测试数据中需要的特征 # 然后使用更改后的测试数据运行你的模型 ``` 如果这些解决方法对你的问题没有用，请检查 LightGBM的GitHub页面上是否有关于这个问题的更新和公告。
如果你已经解决了该问题, 非常希望你能够分享一下解决方案, 写成博客, 将相关链接放在评论区, 以帮助更多的人 ^-^