在我的项目中，我训练了一个 BaggingClassifier。由于使用的数据包含分类特征，我使用 pandas 框架（get_dummies）对它们进行编码。在此之后，我训练分类器。
现在我想做一个预测。它返回了这个错误：
ValueError: Number of features of the model must match the input. Model n_features is 12 and input n_features is 6.
我明白为什么我会收到这个错误。模型所需的功能：12
给定预测数据集中的特征：6
由于编码，在这种情况下，训练数据集扩展到 12 个特征。我用于预测的编码数据只有 6 个特征，因为它只有一行数据，在编码过程中根本不会传播。
此示例显示了问题：
原始训练数据集
Age| Color
35 |'Orange'
55 |'Black'
75 |'Red'
在熊猫 get_dummies 之后：
X
Age| Orange | Black| Red
35 | 1 | 0 | 0
55 | 0 | 1 | 0
75 | 0 | 0 | 1
预测数据集
X
Age| Orange|
35 | 1 |
预测的特征集不适合模型所需的集，因为它错过了特征“黑色”和“红色”。而且我想不出一个很好的方法来解决这个问题。
这是错误方法造成的错误吗？