报错功能名称与拟合期间传递的名称不匹配

Question

import pandas as pd
from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor
from sklearn import preprocessing
from sklearn.metrics import mean_squared_error
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
# 读取含有热误差数据的CSV文件
file1 = open('data1.csv',encoding='utf-8')
df1 = pd.read_csv(file1)
file2 = open('data.csv',encoding='utf-8')
df2 = pd.read_csv(file2)
# 对数据进行预处理
x = df1.iloc[:, :-1]  # 输入变量
y = df1.iloc[:, -1]  # 输出的热误差值
z = df2.iloc[:, :-1]  # 输入变量
t = df2.iloc[:, -1]  # 输出的热误差值
X=x+z
Y=y+t
X_scaled = preprocessing.scale(X)  # 对输入变量进行标准化，避免某些维度权值过大或过小

# 划分数据集
X_train, X_test, Y_train, Y_test =x,z,y,t 

# 创建决策树模型
model = DecisionTreeRegressor(max_depth=7)

#训练模型a
model.fit(X_train, Y_train) 
param_grid = {
    'max_depth': [6,7,8],
    'min_samples_split': [2, 4, 6],
    'min_samples_leaf': [1, 2, 4],
}
grid_search = GridSearchCV(DecisionTreeRegressor(), param_grid, cv=5)
grid_search.fit(X_train, Y_train)
best_model = grid_search.best_estimator_

# 预测结果
Y_pred = model.predict(X_test)
print(Y_pred)
# 评估模型 
mse = mean_squared_error(Y_test, Y_pred)
print('MSE:', mse)

有没有兄弟帮忙看看下面的错误是什么原因该怎么改

ValueError: The feature names should match those that were passed during fit.
Feature names unseen at fit time:
- 5.31
- 5.5
- 5.69
- 5.81
- 5.81.1
- ...
Feature names seen at fit time, yet now missing:
- 5.75
- 6.13
- 6.19
- 6.25
- 6.38
- ...

Answer 1

以下回答引用自chatGpt, 有用的话，请采纳哇，这对我很重要！！！
根据错误提示，可以看到训练模型时传递的输入特征名称与测试时的特征名称不匹配。具体来说，训练模型时使用了X_train作为输入特征，而测试时使用了X_test作为输入特征，这两个特征的列名并不相同。因此，需要将X_test的列名修改为与X_train相同的列名。

具体的解决方法可以按照以下步骤进行：

1, 将X_train和X_test的列名打印出来，查看它们的列名是否一致。

print(X_train.columns)
print(X_test.columns)

2, 如果列名不一致，可以将X_test的列名修改为与X_train相同的列名。

X_test.columns = X_train.columns

3,重新运行模型，查看是否仍然有错误。