为贷款违约预测模型添加数据库后预测结果异常的排查求助

1. 核对特征列名与模型训练时的一致性 #

模型训练时使用的特征列名必须和预测时传入的DataFrame列名完全一致（包括大小写、拼写）。

• 你当前代码中列名是['Age', 'Income', 'Home', ...]，请确认训练模型时的特征列名是否完全匹配。如果训练时用的是小写age而非Age，pandas会将这些列视为新特征，模型会因特征缺失返回固定预测结果。
• 验证方法：打印模型预期的特征列名（树模型可通过model.feature_names_in_查看），和你当前的column_names对比：

# 在模型加载后加入该行代码
print(model.feature_names_in_)

2. 验证输入数据的类型与预处理逻辑 #

• 检查表单传入的form.xxx.data类型是否符合模型要求：比如rate应为浮点数、age应为整数，如果表单返回字符串类型，会导致DataFrame的dtype异常，模型无法正确计算。
  验证方法：打印data_df.dtypes，和训练时的特征dtype对比。
• 确认预测前是否执行了和训练时完全相同的预处理步骤（如标准化、编码、缺失值填充）：之前用数组时可能已完成预处理，但现在直接传入表单原始数据，缺少这一步会导致模型输出固定结果。

3. 确认表单验证是否真正触发 #

可能form.validate_on_submit()实际未通过，导致prediction_result始终为初始的None或返回旧结果：

• 在if form.validate_on_submit()分支开头加入打印语句，确认每次提交都进入该分支：

if form.validate_on_submit():
    print("表单验证通过，开始预测")
    # 后续代码...

4. 排查数据库操作的潜在异常 #

数据库本身不会直接修改模型输入，但可排查以下点：

• 确认db.session.commit()是否引发异常，导致代码提前终止：

try:
    db.session.add(new_credit)
    db.session.commit()
    print("数据成功写入数据库")
except Exception as e:
    db.session.rollback()
    print(f"数据库操作出错: {e}")

• 调整credit模型的prediction_result字段类型：模型输出是整数1/0，数据库中定义为Float虽不影响预测，但改为Integer可避免潜在类型问题。

5. 确认模型加载状态 #

检查模型是否被正确加载且未被意外修改：

• 在路由函数内打印model的基本信息（如type(model)、模型参数），确认每次请求时模型都是同一个实例，没有被重置。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Henry