sklearn でロジスティック回帰分類器をトレーニングしました。私のベース機能ファイルには 65 個の機能があり、二次結合も考慮して (PolynomialFeatures() を使用して) 1000 個に外挿しました。そして、 Select-K-Best() メソッドでそれらを 100 に減らしました。
ただし、モデルをトレーニングして新しい test_file を取得すると、基本機能は 65 個しかありませんが、モデルは 100 個を想定しています。
したがって、Select-K-Best.fit() 関数で必要なラベルがわからない場合、テスト セットに Select-K-Best() メソッドを適用するにはどうすればよいですか