前提

Machine Learningでは、学習の前処理としてデータを標準化します。
よく使われるのが、StandardScalar。
これは、学習時に利用したStandardScalarを保存し、本番データの予測時にも使います。

学習時は以下のような感じ

train.py

import pickle
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

sc = StandardScalar()
sc.fit(df)
sc.transform(df)
pickle.dump(sc, open("./scaler/scaler.p", "wb"))

予測時は以下のような感じで、トレーニング時の標準化と揃える。

predict.py

sc = pickle.load(open('./scaler/scaler.p', "rb"))
_df = sc.transform(df)

問題点

上記のプログラムを実行すると下記のようなエラーが発生。

RuntimeError: The reset parameter is False but there is no n_features_in_ attribute. Is this estimator fitted?

なんだこりゃ。ググったなかで唯一ヒットしたのが以下。

Workaround: I was using scikit-learn version 0.23.0. Going back to version 0.22.0 solved this for me
（0.23.0だとうまくいかないから、0.22.0使ってみな）

なるほど。
というわけで uninstall して、0.22をインストール

pip uninstall scikit-learn
pip install scikit-learn=0.22.0

結果、これでうまくいきました。
一過性のバグだとは思いますが、情報が少ないので残しておこうと思います。