Python 如何在没有响应值的情况下使用xgboost模型根据预测值进行预测

我已经用python创建了一个XGBoost模型，现在我想用它对一个全新的数据库进行预测。问题是我的新数据库有我所有的输入变量（特性），但它没有目标值

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换句话说，我希望我的模型能够预测响应值，并根据输入变量告诉我，每个样本的目标值是多少？

由于您的模型已经过训练，您不需要目标。你只想预测它们

让我们假设

\u model=。。。您安装的XGBoost车型

，而该款df2是您的新数据库，仅包含您的功能

df2['Predicted_target'] = _model.predict(df2)

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这不是问题；事实上，这正是我们首先制作ML模型的原因——如果它们只能应用于我们已经知道答案的数据集，那么它们就没有任何实际价值，对吗？