我试图通过在trainData上训练神经网络然后在testData上进行测试，就像任何人一样。但是，数据需要对一些标称特征进行数字编码。当我这样做时，它会训练神经网络，但在将其应用于测试数据时会失败（因为虚拟编码不匹配，我会应用完全相同的转换/块）。
*错误消息在以下行中：v47 = H在testData中不存在
我检查过，testData确实不的值为＆＃39; H＆＃39;在v47中，而trainData拥有它。因此，我想忽略这个＆＃39; H＆＃39;在v47中，或替换它。
我能以任何方式轻松地吗？请记住，这也可能与其他功能一起发生，并且逐一通过所有功能来修复此类问题，这将非常耗时。
也许有另一种解决方法吗？
谢谢！
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这类似于previous post
这个答案建议将测试和训练数据结合起来，使所有可能的名义值存在，然后分裂以再次恢复测试和训练集。两个分裂中将保留可能的额外标称值。
这可能不合适，因此另一种可能性是在训练示例集上使用Data to Weights运算符。然后，可以将结果权重与Select by Weights运算符一起使用，以仅保留测试示例集中感兴趣的属性。