啊，我太快了，误解了你的问题！在这篇文章的底部，我将留下我的旧答案，回答为什么测试集需要具有相同的列顺序。

至于超参数选择与训练最终模型中数据的列顺序，不，我想没有真正的理由需要它们相同。在具有列子采样的树模型中，您是对的（在您的评论中）无论如何都会随机选择列，因此原始顺序无关紧要。即使您不使用列二次抽样，甚至对于其他模型：模型通常也不会使用列顺序作为信息；如果有的话，它被用作后备决胜局。（时间序列是一个明显的例外，但在这种情况下，数据可能不是以同样的方式呈现的。）

也就是说，使用相同的管道可能仍然是最佳实践，因此列顺序无论如何都是相同的。sklearn 的超参数调整器使这变得简单，refit=True默认情况下，只需根据找到的最佳超参数重新调整模型管道。

由于 sklearn 在 numpy 数组而不是 pandas 数据帧上运行（大多数 sklearn 步骤中的第一件事就是转换为数组），因此您需要确保列的到达顺序与训练数据的顺序相同。否则模型会将某些特征的值误认为是不同的特征！希望这实际上会破坏事情（例如错误的特征类型），但也许它会默默地做出非常糟糕的预测！

如果您使用管道，这应该不难。（make_column_transformer和所有其他步骤）将以与训练数据相同的方式应用于测试数据，因此这些步骤之后的数组将具有正确顺序的列。（唉，如果你想深入研究结果，在管道的预处理部分之后将名称附加到列可能会很麻烦。）