X_testの形式どうしたらいいの？

2024年6月8日2024年6月17日

X_testは、トレーニング時に使用された特徴量と同じ形式でなければなりません。通常、データをトレーニングセットとテストセットに分割するときに、train_test_split関数を使用しており、その際にテストセットも作成されます。したがって、そのテストセットをそのまま使用することができます。

具体的には、テストセットの特徴量であるX_testを使って、保存されたモデルを使って予測を行います。以下はその例です：

python
# モデルを読み込む
with open('lgbm_model.pkl', 'rb') as f:
    loaded_lgbm_model = pickle.load(f)

# 新しいデータでの予測
predictions = loaded_lgbm_model.predict(X_test)

このコードでは、保存されたLightGBMモデルをロードし、そのモデルを使ってX_testに含まれるデータのクラスを予測しています。