モデルを使う際、同じ特徴量がテストデータでも必要だよね？
モデルを訓練する際に使用した特徴量と同じ特徴量が、テストデータにも必要です。これは、モデルが訓練された際に学習したパターンや関係性をテストデータでも検証するためです。
具体的には、モデルが訓練データから学習した特徴量の重要性や関連性をテストデータでも適用し、テストデータに基づいて予測を行います。そのため、テストデータにも同じ特徴量が含まれている必要があります。
また、同じ特徴量でなければならないだけでなく、特徴量の前処理やスケーリングも訓練データとテストデータで一貫して適用される必要があります。これにより、モデルが一貫した方法でデータを処理し、信頼性の高い予測を行うことができます。
したがって、モデルを訓練する際に使用した特徴量と同じ特徴量をテストデータでも提供することが非常に重要です。