xgboost 模型的预测函数的列顺序

Question

有谁知道 R 预测函数中新数据中的列是否需要与使用 xgboost 构建预测模型的训练数据的顺序完全相同？如果新数据有额外的列，这是一个问题吗？在下面的示例中，不同的顺序/额外的列似乎给出了不同的预测。

data(mtcars)
mtcars <- subset(mtcars, select = c(qsec, mpg, drat))
mtcars <- as.matrix(mtcars)
dtrain <- xgb.DMatrix(data = mtcars[,c(2:3)], label=mtcars[,1])
mod <- xgboost(data = dtrain, nrounds = 10)
nd1 <- data.frame(mpg=20, drat=3)
nd2 <- data.frame(drat=3, other=100, mpg=20)
nd3 <- data.frame(drat=3, mpg = 20)
nd4 <- data.frame(mpg=20, other=100, drat=3)

predict(mod, as.matrix(nd1))
# 16.4753
predict(mod, as.matrix(nd2))
# 14.3291
predict(mod, as.matrix(nd3))
# 14.3291
predict(mod, as.matrix(nd4))
# 15.71044

Answer 1

是的，为了获得正确的结果，应该以完全相同的顺序保留列。下面提到了link test set column order

xgboost 模型的预测函数的列顺序

Column order of the predict function for an xgboost model

r

predict