一、问题现象描述
当开发者尝试使用eli5库的explain_weights_polynomial方法解释多项式模型的权重时，经常会遇到如下错误提示：
ValueError: feature names mismatch: expected ['x0', 'x1', ...], got ['feature_1', 'feature_2', ...]这个错误通常发生在以下场景：
- 使用scikit-learn的PolynomialFeatures生成多项式特征后
- 尝试对Pipeline组合模型进行解释时
- 当训练数据和解释时传入的特征名称不一致时
二、错误原因深度分析
该错误的根本原因在于特征名称对齐问题，具体可分为三个层面：
- 特征生成不一致：PolynomialFeatures转换器默认会生成x0, x1, x2等通用特征名，而原始数据可能带有具体业务含义的特征名
- Pipeline中断层：当使用Pipeline时，中间步骤的特征转换可能导致最终输出特征名与初始输入不匹配
- 解释器配置问题：eli5的explain_weights_polynomial需要明确知道原始特征与多项式特征的映射关系
三、解决方案与代码示例
方案1：统一特征命名规范
在创建PolynomialFeatures时显式设置特征名称：
from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures
from sklearn.pipeline import make_pipeline
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
import eli5
# 原始特征名称
feature_names = ['age', 'income', 'education']
poly = PolynomialFeatures(
degree=2,
interaction_only=False,
include_bias=False
).set_output(transform="pandas")
model = make_pipeline(
poly,
LogisticRegression()
)
# 训练模型后获取最终特征名
transformed_features = poly.get_feature_names_out(input_features=feature_names)
# 解释时传入正确的特征名
eli5.explain_weights_polynomial(
model.named_steps['logisticregression'],
feature_names=transformed_features,
original_feature_names=feature_names
)方案2：使用自定义特征映射
对于复杂的情况，可以构建特征名称映射字典：
# 生成多项式特征映射
poly_mapping = {
f"poly_{i}": name
for i, name in enumerate(transformed_features)
}
eli5.show_weights(
model.named_steps['logisticregression'],
feature_names=list(poly_mapping.keys()),
feature_map=poly_mapping
)四、预防措施与最佳实践
为避免此类问题，建议遵循以下开发规范：
- 始终显式设置特征名称：在数据预处理阶段就定义明确的特征命名规则
- 使用Pandas DataFrame：保持特征名称在整个流程中的一致性
- 验证特征维度：在解释前检查模型.coef_与特征名称数组的长度是否匹配
- 版本兼容性检查：确保eli5与scikit-learn版本匹配（推荐eli5>=0.11，scikit-learn>=1.0）
五、高级调试技巧
对于更复杂的情况，可以采用以下调试方法：
- 使用
model.named_steps检查Pipeline中各步骤的输出 - 通过
eli5.formatters.as_dataframe将解释结果转换为DataFrame进行验证 - 在Jupyter notebook中使用
%%debug魔法命令进行交互式调试