我想训练和预测一个人的性别。我有两个特征‘名字’和‘随机’,每一个来自不同的潘达斯专栏。我正在尝试1)将它们组合成一个管道/特性结合。以及2)将预测的标签添加到原始熊猫数据框架中。虽然我得到了前一个目标1的错误):from sklearn.linear_modelimport numpy as np
clf = make
现在,我想在我的整个dataframe中使用模型o进行预测,但是当我得到以下错误时:ValueError: X has 36976 features, but SVC is expecting 8989我的dataframe有两列:一列带有类别(我手动标记了大约1/5的dataframe),另一列包含所有文本(包括未标记的文本)。\nParagraph 2.']}首先,在Nan