最近在維護xgboost二分類運算元，經過現場客戶反饋的問題，模型在評估推理的時候，結果很不理想，實際測試確實模型預測全為1

一開始以為是資料不均勻導致的預測效果差，也嘗試了分佈均衡的資料以及網格搜尋模型引數調參，結果還是同樣的效果，問題沒出現在這裡

接著經過debug後，發現

模型在fit的時候，特徵列經過一些列操作，變成了倒序的

傳入的順序是這樣的
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經過一頓操作變成了這樣

也就是說model在fit的資料是上面的資料，而在預測predict的時候特徵列完全相反，經過嘗試，這樣會導致預測全為1或全為0，導致模型泛化效果差