python - 如何处理 Pycaret 在建模时添加额外的功能？（用于重用模型）

Question

导入 Pycaret 后，我​​调用setup(mydf, 'mytarget')并运行compare_models(). 然后，我想从比较列表中保存一个模型并将其用于另一个数据集。我所做的是这样的lr = create_model('lr')：

但是，当我尝试时lr.predict(mynewdfwithouttarget)出现大小不匹配错误：

X 每个样本有 11 个特征；期待 37

列表中的其他模型也输出相同（或类似）的错误。

那么，使用内部训练的模型的方法是compare_models()什么？

谢谢你。

Answer 1

创建模型：

lr = create_model('lr')

预测测试/保留样本：

predict_model(lr);

最终确定部署模型：

final_lr = finalize_model(lr)

预测新数据：

predictions = predict_model(final_lr, data = mynewdfwithouttarget)