在构建预测模型时需要帮助理解数据预处理的步骤。
相信就是这样的场景：
我建立了决策树，
I 合并多个 csv 中的文件；执行了一些步骤，例如为目标变量创建多个类别，并将数值变量转换为分类变量并添加一些新的计算列，对输入变量进行插补
然后划分了70个训练和30个测试
然后我加入了 knime 中决策树学习器节点的 70% 分区测试，并将分区节点的 30% 输出加入到决策树预测器节点，我得到了 100% 的准确度，这是有线的。
经过挖掘，我发现我所做的所有数据预处理（添加额外的计算列、插补、从数值转换分类列）都必须在数据分区之前完成，以获得训练集和测试集。
我的疑问是，如果我在拆分后执行此操作，预测器节点如何知道我的更改，因为我根据数据集中的数字列创建了新的目标变量列。当我在测试数据上执行此操作时，我什至如何使用预测节点中不存在的目标变量。
并且还在某处读到我之前所做的所有步骤，我也必须在测试数据上执行。真的是这样吗？我觉得这对于在测试数据上复制每个数据清理步骤来说太乏味了。
即使在分割后进行清洁，又有什么区别呢？
我是一个绝对的初学者，请帮助我，如果您可以提供特定于 knime 平台的答案，那将会非常有帮助。预先感谢
描述问题中的所有内容。
您应该在训练和测试中执行所有预处理步骤。从测试中删除您的预测列（Y 变量）。在训练数据集上训练模型并在测试集上进行预测。将预测 (YP) 与 Y 进行比较，得出准确性、rmse 等良好指标。