问如何使用投票回归器来预测一个特定的实例？

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我从一些回归者创建了一个投票回归者，比如

voting_regressor = VotingRegressor(estimators=[('xg',xgbregressor),('gb',gradient_boosting_regressor),('et',extra_trees_regressor),('rf',random_forest_regressor)]) voting_regressor.fit(X_train, y_train)

回归者在测试集上预测得很好。

y_pred = voting_regressor.predict(X_test)

但是当我试图预测一个特定的实例时

voting_regressor.predict(X_test.iloc[0].values.reshape(1,-1))

它显示了以下错误

ValueError: feature_names不匹配：“年度发布”、“最小玩家”、“最大玩家”、“播放时间”、“最小播放时间”、“最大播放时间”、“minage”、“用户_级别”、“总所有者”、“总交易员”、“总计_wanters”、“总计_wishers”、“总计_注释”、“总量_权重”、“average_weight”预期的users_rated、total_wishers、年发布的最佳播放时间、最大播放时间、total_owners、total_weights、average_weight、minplaytime，total_wanters，total_traders，游戏时间，minage，total_comments，在输入数据训练数据中的最小参与者没有以下字段: f9，f3，f13，f0，f8，f4，f14，f5，f2，f6，f12，f11，f7，f10，f1 f5