将新数据集转换为以前的 patsy dmatrix 形式

问题描述

我将我的数据集分为 2 组，训练集和测试集。我的数据中有 6 种类型的虚拟变量。每次我尝试在训练集上运行模型时，都会出错。 这是我的代码：

X = dmatrix('sfdc_tier + poc_image + sub_segment + Product_Set + Volume_2019_Product',data = data)
x = dmatrix('sfdc_tier + poc_image + sub_segment + Product_Set + Volume_2019_Product',data = Training_Set)
Y = data['discount_Total')
model = sm.OLS(Y,X).fit()
y_pred = model.predict(x)

请注意，“Volume_2019_Product”是唯一的数值数据，其余数据是分类数据。

我得到的错误如下：

ValueError: 形状 (662,69) 和 (90,) 未对齐：69 (dim 1) != 90 (dim 0)

我该如何解决这个错误？？我需要我的训练数据矩阵看起来与 X 的原始 dmatrix 完全一样。 训练数据包含与我训练模型的其他数据集相同的列标题，但它不包含在创建一个模型预测错误。

解决方法

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