カテゴリ列のあるデータセットがあります。線形回帰を使用するために、I1-この列をホットエンコードします。
私のセットには、カテゴリ列を含む10列があります。その列を削除し、1-hotエンコードされた行列を追加した後、14列（10-1 + 5）になります。
そこで、線形回帰モデルを形状の行列（n、14）でトレーニング（適合）します。
トレーニング後、トレーニングセットのサブセットでテストしたいので、最初に5つだけを取得して、同じパイプラインに通します。しかし、これらの5つには、最初に3つのカテゴリしか含まれていません。したがって、パイプラインを通過した後、2つのカテゴリが欠落しているため、形状のマトリックス（n、13）だけが残ります。
1ホットエンコーダに5つのカテゴリを使用させるにはどうすればよいですか？
sklearnのLabelBinarizerを使用しています。
エラーは、「テストデータを同じパイプラインに通す」ことです。基本的に私はやっていた：
data_prepared = full_pipeline.fit_transform(train_set)
lin_reg = LinearRegression()
lin_reg.fit(data_prepared, labels)
some_data = train_set.iloc[:5]
some_data_prepared = full_pipeline.fit_transform(some_data)
lin_reg.predict(some_data_prepared)
# => error because mismatching shapes
問題のある行は次のとおりです。
some_data_prepared = full_pipeline.fit_transform(some_data)
を実行することによりfit_transform、LabelBinarizerを3つのラベルのみを含むセットに適合させます。代わりに私はすべきです：
some_data_prepared = full_pipeline.transform(some_data)
このように、フルセット（train_set）に適合したパイプラインを使用して、同じ方法で変換します。
ありがとう@VivekKumar
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