当对单个句子进行预测时，会收到错误消息“模型的特征数必须与输入匹配”。

这个错误消息通常在机器学习或深度学习模型中出现，它表示模型的输入特征数与输入数据的特征数不匹配。这种不匹配可能是由于以下几个原因引起的：

1. 数据维度不匹配：模型在训练阶段使用的特征数与预测阶段输入的特征数不一致。解决方法是检查模型的输入层和数据的维度是否一致，确保它们具有相同的特征数。
2. 特征处理不一致：模型在训练阶段对输入数据进行了某种特征处理（例如标准化、归一化等），而在预测阶段未对输入数据进行相同的处理。解决方法是在预测之前对输入数据进行与训练阶段相同的特征处理。
3. 数据格式不匹配：模型期望的输入数据格式与实际输入的数据格式不一致。例如，模型期望输入为矩阵，但实际输入为向量。解决方法是调整输入数据的格式，使其与模型期望的格式一致。
4. 模型结构不匹配：模型的输入层和输出层定义与实际输入数据的特征数和输出数据的维度不匹配。解决方法是检查模型的结构定义，确保它与输入数据的特征数和输出数据的维度一致。

总结起来，当收到错误消息“模型的特征数必须与输入匹配”时，需要检查数据维度、特征处理、数据格式和模型结构等方面，确保它们之间的匹配。如果问题仍然存在，可能需要进一步调试和排查代码中的错误。