解决xgboost报错 ： ValueError: feature_names mismatch

问题原因

已使用训练数据完成xgboost模型的训练，后期应用时，加载完成模型，使用新数据进行预测时报错。
ValueError: feature_names mismatch，具体如下图。

导致这个问题原因可能有多种情况，我这里对我的情况解释一下。

我这里是由于训练数据划分好，使用的 X_train 训练， 后面经验证集 X_test 跑出结果，得到auc都没有问题。
保存好模型。

在后期再应用时，重新加载模型，拿另一批数据进来再跑，比如重新获取的新数据 df_X。
就会出现这个报错。

报错原因是新DataFrame中字段的顺序和之前的不一样。

即使新数据中，字段的总数和所有字段名称能对应上，但是字段顺序对应不上，也会出现这个问题。
xgboost中，如果顺序对应不上，那么加载后预测结果时，默认还是使用以前的顺序，就造成了实际字段不匹配。
出现上面的报错。

解决方法

找到以前训练这个模型时使用的 X_train，使用 X_train.columns
使用下面命令重新给新数据排个序，这样就把新的数据字段顺序 和 以前训练时使用的字段顺序保持一致。

df_X = df_X[X_train.columns]

把 df_X 再拿去预测，就不会出问题了（当然前提是报错是这个原因，可能有其他原因）。