两种分类代码中的预测函数都有错误

，这意味着在两种分类算法中，预测函数无法准确地预测出给定输入的类别。这可能是由于多种原因导致的，例如特征选择不当、模型过拟合或欠拟合、数据集不平衡等。

为了解决这个问题，可以采取以下措施：

1. 特征选择和特征工程：通过选择合适的特征和进行特征工程，可以提高模型的预测准确性。可以使用特征选择算法（如卡方检验、信息增益等）来选择最相关的特征，或者使用降维技术（如主成分分析、线性判别分析等）来减少特征维度。
2. 模型选择和调参：尝试不同的分类算法，并调整其参数以获得更好的性能。常见的分类算法包括决策树、支持向量机、逻辑回归、随机森林等。可以使用交叉验证和网格搜索等技术来选择最佳的模型和参数组合。
3. 数据集处理：检查数据集是否存在类别不平衡的情况，如果存在，可以采取一些方法来平衡数据集，如过采样、欠采样、SMOTE等。
4. 模型评估和调优：使用合适的评估指标（如准确率、精确率、召回率、F1值等）来评估模型的性能，并根据评估结果进行模型调优。
5. 集成学习：尝试使用集成学习方法（如Bagging、Boosting等）来提高模型的泛化能力和预测准确性。

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