训练与测试数据编码逻辑差异及Target列处理疑问咨询

我是机器学习新手，正在学习AWS的sagemaker_clarify_bias_explain示例代码。在「Encode and Upload the Dataset」模块中，我发现训练数据与测试数据的编码及处理逻辑存在差异：训练数据编码后保留Target列并保存，而测试数据编码后移除Target列单独保存特征数据。请问这种差异是有意设计的吗？具体原因是什么？

附上相关代码片段：

from sklearn import preprocessing


def number_encode_features(df):
    result = df.copy()
    encoders = {}
    for column in result.columns:
        if result.dtypes[column] == np.object:
            encoders[column] = preprocessing.LabelEncoder()
            result[column] = encoders[column].fit_transform(result[column].fillna("None"))
    return result, encoders


training_data = pd.concat([training_data["Target"], training_data.drop(["Target"], axis=1)], axis=1)
training_data, _ = number_encode_features(training_data)
training_data.to_csv("train_data.csv", index=False, header=False)

testing_data, _ = number_encode_features(testing_data)
test_features = testing_data.drop(["Target"], axis=1)
test_target = testing_data["Target"]
test_features.to_csv("test_features.csv", index=False, header=False)

这种差异是有意设计的，核心原因是训练阶段和测试/评估阶段的需求不同：

• 训练数据保留Target列：
  模型训练时必须同时获取特征数据和对应的标签（Target列），这样算法才能学习到特征与标签之间的映射规律。把标签和特征放在同一份文件里，是为了让训练流程能直接读取完整的训练样本，无需额外拼接数据，适配大多数训练框架的输入要求。另外代码里把Target列前置，是因为部分训练框架要求标签列放在第一列，属于格式适配操作。

• 测试数据拆分特征与标签：
  模型评估阶段需要模拟真实预测场景——只输入特征数据让模型输出预测结果，再和真实标签对比计算精度、公平性等指标。拆分保存的目的是：

  1. 避免模型在评估时直接接触真实标签，保证评估结果的客观性；
  2. 方便后续调用SageMaker Clarify这类工具时，分别传入特征数据和真实标签，用于计算偏差值、解释模型预测逻辑等操作。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者change198