Python 将特征选择应用于新的X数据集

第一次海报！我对数据科学非常陌生，决定参加一场比赛。我已经编写了一些代码，从我的培训数据集X 9999行，2000列中选择前10%的功能

我不明白的是，如何将相同的特征选择应用于新的验证数据集X_val，以便我可以使用Adaboostregrestor预测Y_val。任何帮助都将不胜感激！使用下面的代码，我得到一个关于X_val有太多特性的错误

from numpy import genfromtxt
from numpy import savetxt
from sklearn.ensemble import AdaBoostRegressor
from sklearn.feature_selection import SelectPercentile
from sklearn.feature_selection import f_regression

# Load training data
X = genfromtxt('train_X_final.csv', delimiter=',')
Y = genfromtxt('train_Y_final.csv', delimiter=',')

# Feature Selection
X_new = SelectPercentile(score_func = f_regression, percentile = 10).fit_transform(X, Y)

# Create regression object
clf = AdaBoostRegressor(n_estimators = 100, loss = 'exponential')

# Load validation data
X_val = genfromtxt('val_X_final.csv', delimiter=',')

# Train dataset
clf.fit(X_new, Y)

Y_pred = clf.predict(X_val)

# Crop impossible values
Y_pred[Y_pred < 0] = 0
Y_pred[Y_pred > 600] = 600

savetxt("Y_predict_feat.csv", Y_pred, delimiter=",")

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您希望保存要素选择器对象并在验证集上调用其变换方法，如下所示：

selector = SelectPercentile(score_func = f_regression, percentile = 10)
X_new = selector.fit_transform(X, Y)
X_val = selector.transform(genfromtxt('val_X_final.csv', delimiter=','))

clf.fit(X_new, Y)
Y_pred = clf.predict(X_val)

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这很有效，谢谢！不幸的是，它并没有让我在比赛中获得比adaboost本身更好的分数。回到绘图板上。。。