最近开发公司的机器学习平台的XGBoost控件。结果报了一个bug，说“feature_names mismatch”。
现在我们来复现这个bug：
import xgboost as xgb
import pandas as pd
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.model_selection import train_test_split
X, y = make_classification(n_features=4)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y)
features = ['a1', 'a2', 'a3', 'a4']
df = pd.DataFrame(data=X_train, columns=features)
df['y'] = y_train
X_train = df[['a1', 'a2', 'a3', 'a4']]
y_train = df['y']
model = xgb.XGBClassifier()
model.fit(X_train, y_train)
以上代码随机生成了一个分类数据集，它的特征的名字是a1, a2, a3, a4。我们用pandas的数据集，而不是numpy的数列，传给XGB的fit函数来训练模型。这里还没有出现bug。
然而在预测的时候，出现了bug。
model.predict(X_test)
bug的描述如下：
---------------------------------------------------------------------------
ValueError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-23-decd67bbf386> in <module>
----> 1 model.predict(X_test)
C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\xgboost\sklearn.py in predict(self, data, output_margin, ntree_limit, validate_features, base_margin)
882 if ntree_limit is None:
883 ntree_limit = getattr(self, "best_ntree_limit", 0)
--> 884 class_probs = self.get_booster().predict(
885 test_dmatrix,
886 output_margin=output_margin,
C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\xgboost\core.py in predict(self, data, output_margin, ntree_limit, pred_leaf, pred_contribs, approx_contribs, pred_interactions, validate_features, training)
1569
1570 if validate_features:
-> 1571 self._validate_features(data)
1572
1573 length = c_bst_ulong()
C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\xgboost\core.py in _validate_features(self, data)
2128 ', '.join(str(s) for s in my_missing))
2129
-> 2130 raise ValueError(msg.format(self.feature_names,
2131 data.feature_names))
2132
ValueError: feature_names mismatch: ['a1', 'a2', 'a3', 'a4'] ['f0', 'f1', 'f2', 'f3']
expected a1, a3, a2, a4 in input data
training data did not have the following fields: f2, f1, f3, f0
遇到Bug，首先就是去stackoverflow上面找答案，很快找到了解决方案。可以在模型预测的时候加上validate_features=False
model.predict(X_test, validate_features=False)
这里问题来了。平时如果我们自己建模，到这里，问题就解决了。但是在机器学习平台中，预测是另外一个组件。如果我改了预测组件的代码，可能会影响到很多地方，可能会引起更多的bug。
于是，有的人可能会这样做：
if is_xgb:
model.predict(X_test, validate_features=False)
else:
model.predict(X_test)
我一开始学编程的时候，也是这样解决问题的。但其实还有更好的办法，一个可以不修改预测组件的办法。
我们看到，XGB和其他算法的【行为不一致】。其他算法，包括sklearn里面的主要算法，我们可以用pandas数据集训练模型，然后用numpy数列做预测。整个系统也是基于sklearn里面的模型的这种行为设计的。可是偏偏XGB的行为方式和大家不一样。在一个系统当中，应该要求每个模块都遵循一定的规则。这个就是为什么在java和其他语言中，我们会使用继承和接口。所以，我们这里要做的是，修改XGB的predict函数，在不给定validate_features=False的情况下，也实现一样的功能。所以，这里要怎么办呢？
有人会说，可以修改XGB的源代码。也可以，就是难度太大。有没有简单一点的方法？
（在我继续之前，我特地放了一张一休的图片，让大家闭上眼睛想一想。）
我提醒你一下，我们在连接投影仪的时候，经常碰到电脑显卡的插口和投影仪的不一致。这个时候怎么办？是不是可以用一个名字叫adapter的中间设备来转换一下？
我的方法，就是用一个adapter类，套在原始的XGBClassifier的外面。用新类的predict调用老类的predict，在调用的时候，加上validate_features=False。具体如下：
class XGBClassifierAdapter():
model = None
def __init__(self, **params):
self.model = xgb.XGBClassifier(**params)
def fit(self, X, y):
self.model.fit(X, y)
def predict(self, X):
return self.model.predict(X, validate_features=False)
这时，我们用这个新类去替换老类，就不会报错了。
X, y=make_classification(n_features=4)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y)
features=['a1', 'a2', 'a3', 'a4']
df=pd.DataFrame(data=X_train, columns=features)
df['y']=y_train
X_train = df[['a1', 'a2', 'a3', 'a4']]
y_train = df['y']
model = XGBClassifierAdapter()
model.fit(X_train, y_train)
model.predict(X_test)
这种方法，有个学名，叫adapter，是一种设计模式。它将一个类的接口转换成另外一个接口，使得原本由于接口不兼容而不能一起工作的那些类可以一起工作。
（这里转化前后的函数名字都叫predict，但是他们其实不一样。）
也就是说XGBClassifierAdepter要满足两个条件。第一它要改变XGBClassifier的接口，那么它就要依赖于这个类。另外，它又要和其他的sklearn的类接口要一致，或者说他们要具有共同的父类/接口，我们这里想象一个接口叫Classifier，那么XGBClassifierAdepter也要同时继承这个父类/接口。
