xgboost报错 ValueError: feature_names mismatch

XGBoost predict() 错误解决：特征名称不匹配
最新推荐文章于 2025-05-08 23:44:35 发布
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本文详细介绍了在使用XGBoost的predict()方法时遇到的特征名称不匹配错误，包括错误原因及解决办法。通过设置validate_features为False、修改dataframe列名或改变输入数据格式等方式可以解决问题。此外，讨论了predict()方法对data参数的要求和特征名称的处理规则。

@创建于：20210107
@修改于：20210107,20210108

文章目录

1、背景

XGBClassifier自带fit()、predict()方法。

当通过网格搜索，交叉验证后，获得了最佳的参数，形成模型，并保存。

当再次加载模型，对测试集进行预测时候，使用XGBClassifier自带predict()方法时候，发现出现该问题。即：ValueError(“feature_names mismatch: [‘ntp’, ‘pg’, ‘dbp’, ‘tsft’, ‘si’, ‘bmi’, ‘dpf’, ‘age’] [‘f0’, ‘f1’, ‘f2’, ‘f3’, ‘f4’, ‘f5’, ‘f6’, ‘f7’]\nexpected bmi, age, si, dpf, ntp, dbp, tsft, pg in input data\ntraining data did not have the following fields: f5, f3, f1, f4, f6, f7, f0, f2”,)

2、predict()介绍 ( xgboost==0.90)

（1）用法
predict(self, data, output_margin=False, ntree_limit=None, validate_features=True)

（2）参数及其含义

参数 类型 介绍
data DMatrix The dmatrix storing the input.
output_margin bool Whether to output the raw untransfor
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成功解决ValueError: feature_names mismatch: [‘f0‘, ‘f1‘, ‘f2‘, ‘f3‘, ‘f4‘] expected f3, f1, f2, f0, f4
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
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ValueError: feature_names mismatch training data did not have the following fields
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把代码中 normed这个属性换成density，再加一个属性stacked=True。解决：sns.kdeplot(data=data,x=‘x’,y=‘y’)解决 from datetime import datetime。不光是R的依赖，还顺便解决其他所有依赖 用apt-get。如果是配置好了镜像源，那么重启电脑即可解决。8、iris_train.csv下载链接。7、pip老是出现url的问题。同事都载入内存了，内存爆了。
ValueError Traceback (most recent call last) Cell In[20], line 2 1 # 数据集格式转换 ----> 2 dtrain = xgb.DMatrix(X_train, y_train,feature_names = feature_name) 3 dtest = xgb.DMatrix(X_test,feature_names = feature_name) File ~\.conda\envs\lesson\lib\site-packages\xgboost\core.py:726, in require_keyword_args.<locals>.throw_if.<locals>.inner_f(*args, **kwargs) 724 for k, arg in zip(sig.parameters, args): 725 kwargs[k] = arg --> 726 return func(**kwargs) File ~\.conda\envs\lesson\lib\site-packages\xgboost\core.py:878, in DMatrix.__init__(self, data, label, weight, base_margin, missing, silent, feature_names, feature_types, nthread, group, qid, label_lower_bound, label_upper_bound, feature_weights, enable_categorical, data_split_mode) 875 assert self.handle is not None 876 return --> 878 handle, feature_names, feature_types = dispatch_data_backend( 879 data, 880 missing=self.missing, 881 threads=self.n
05-08
好的，我现在要解决用户在使用XGBoost的DMatrix时遇到的ValueError，特别是与feature_names或数据转换相关的问题。用户提到了引用中的内容，特别是feature_names mismatch的错误，还有DMatrix从外部文件加载数据的...
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