Переменные, составляющие столбцы X, должны иметь тот же порядок как переменные прогноза, которые обучили Mdl.

Если вы обучили Mdl с помощью таблицы (например, Tbl), то X может быть числовой матрицей, если Tbl содержит все числовые переменные прогноза. Чтобы обработать числовые предикторы в Tbl как категориальные во время обучения, идентифицируйте категориальные предикторы с помощью аргумента пары "имя-значение" CategoricalPredictors fitrensemble. Если Tbl содержит неоднородные переменные прогноза (например, типы числовых и категориальных данных), и X является числовой матрицей, то predict выдает ошибку.

predict не поддерживает многостолбцовые переменные и массивы ячеек кроме массивов ячеек из символьных векторов.

Если бы вы обучили Mdl с помощью таблицы (например, Tbl), то все переменные прогноза в X должны иметь те же имена переменных и типы данных как те, которые обучили Mdl (сохраненный в Mdl.PredictorNames). Однако порядок следования столбцов X не должен соответствовать порядку следования столбцов Tbl. Tbl и X могут содержать дополнительные переменные (переменные отклика, веса наблюдения, и т.д.), но predict игнорирует их.

Если бы вы обучили Mdl с помощью числовой матрицы, то имена предиктора в Mdl.PredictorNames и соответствующие имена переменной прогноза в X должны быть тем же самым. Чтобы задать имена предиктора во время обучения, смотрите аргумент пары "имя-значение" PredictorNames fitrensemble. Все переменные прогноза в X должны быть числовыми векторами. X может содержать дополнительные переменные (переменные отклика, веса наблюдения, и т.д.), но predict игнорирует их.