Я в замешательстве, потому что я осознал, что моя модель xgboost может предсказывать данные независимо от того, соответствуют ли они структуре обучения. Я обучил xgboost 6 функциям, а затем загружаю его для прогнозирования. Но я могу делать предсказания независимо от того, имеют ли данные 5 или 8 функций?!
Почему и как xgboost обрабатывает эти данные?
import xgboost
from xgboost import Booster
import numpy as np
booster = Booster()
booster.load_model("model") # model trained on 6 features
data = np.random.rand(10, 8)
dtest = xgboost.DMatrix(data)
ypred = booster.predict(dtest)
print(ypred)