拆分数据集后分别对训练集、测试集执行编码的操作是否正确？

你的处理流程存在操作错误，核心问题出在测试集的特征编码环节。

具体错误原因 #

• 你对测试集调用了ct.fit_transform(X_test)，这是典型的数据泄露+特征不匹配问题：
  你在训练集上调用fit_transform()时，ColumnTransformer已经基于训练集的State特征取值学习到了固定的独热编码映射规则，这是后续线性回归模型训练时依赖的特征基准。如果测试集重新执行fit()操作，编码器会基于测试集里的State取值重新生成编码规则，最终编码得到的特征维度、每个维度对应的含义都会和训练集的编码结果不一致，模型用训练集特征学习到的参数完全无法适配测试集的新编码特征，预测结果必然失效。
• 你提前设置的handle_unknown='ignore'参数刚好适配测试集的编码需求：当测试集里出现训练集没见过的State取值时，编码器会自动把对应独热特征全部置为0，符合预期的处理逻辑，不需要重新拟合编码器。

修正方案 #

仅修改测试集的编码代码即可，无需重新拟合编码器：

# 修正后代码：直接调用transform，复用训练集学习到的编码规则
encoded_X_test = ct.transform(X_test)
y_pred = regressor.predict(encoded_X_test)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Hashi