前処理で新しい特徴量作ったり、カテゴリ変数を数値に変換したりするじゃないですか
でそれを使ってモデルを構築するわけなんですけどこれなんで成立するんでしょうか
だってそれに対して入ってくるデータはモデル作成に使った特徴量は持ってないですよね

モデル作成って例えばa,b,cって3種類の特徴量があるデータとしたら
f(a,b,c)をコンピュータが内部で作ってくれて、だからそこに対象のa,b,cを持つデータを入れたら答えが返ってくる……みたいなイメージだったんですけど違うんでしょうか