我正在尝试建立一个预测模型，我得到了以下错误。我怎么解决这个问题呢？module> 9 # Make predictions on test data using the model trained on original data 403
ValueError: Number of features ofModel n_featu
浏览 115提问于2019-12-27得票数 0
我认为这可能与我的get_dummies函数有关，但因为我对此非常陌生，所以老实说我不确定。对我这个愚蠢的新手的任何帮助/见解都是非常感谢的。
浏览 16提问于2019-02-22得票数 0
[:,1] output_df['CustomerID'] = original_df[1]
这是我的代码，它给出了这个错误ValueError:模型的特征数必须与输入匹配。模型n_features为2746，输入n_features<
浏览 1提问于2020-11-19得票数 0
ValueError: Number of features of the model must match the input.Model n_features is 3 and input n_features is 2import pandas as pd
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
浏览 6提问于2020-05-12得票数 0
回答已采纳
我试着用一个X变量和一个Y变量做一些基本的学习。单列我预测，我必须把X转换成二维数组。现在我想预测一个值，但是我的模型只允许我预测长度为32的数组。pd.read_csv("https://gist.githubusercontent.com/seankross/a412dfbd88b3db70b74b/raw/5f23f993cd87c283ce766e7ac6b329ee7cc2
浏览 0提问于2020-11-17得票数 1
回答已采纳
ValueError:模型的特性数量必须与输入匹配。模型n_features为11，输入n_features为2
浏览 3提问于2020-10-04得票数 1
回答已采纳
我试图预测香水的成本，但在“答案=(clf.predict(结果))”这一行中出现了错误。
浏览 6提问于2021-01-08得票数 0
回答已采纳
所以，我对这个数据集使用随机森林： ValueError:模型的特性数量必须与输入匹配。型号n_features为947，输入n_features为15。,'100')
y = data.iloc[:,0].values
l
浏览 1提问于2020-11-20得票数 1
回答已采纳
单值编码器是如何工作的？
% (self.n_features_，n_features) ValueEr
浏览 1提问于2018-03-15得票数 0
回答已采纳
1回答
我在ML是新来的。我训练我的数据集然后用泡菜保存它。我受过训练的数据集有文本和值。我试图从我的新数据集中得到一个估计值，该数据集只有文本。然而，当我试图用我受过训练的数据来预测新的值时，我得到了一个错误，它说
ValueError:模型的特性数量必须与输入匹配。模型n_features为17
浏览 2提问于2019-11-20得票数 0
当我使用随机森林分类器时，我得到了这个错误。这是我的代码：import numpy as np import matplotlib.pyplot
浏览 2提问于2017-06-03得票数 1
回答已采纳
1回答
如何从训练好的模型中预测客户值？
、、、、
我是python的新手，了解ML架构。下面是我的代码示例和错误。y_pred1 = classifier.predict(sTest)ValueError: Number of featur
浏览 0提问于2018-06-03得票数 0
我正在使用笔划的Kaggle数据集，在使用randomforesrtclassifier和RandomSearchCV制作之后。我不明白为什么它会显示n_features 16，这就是让我感到困惑的地方，我刚接触数据科学，所以我甚至不知道我做错了什么 import pandas as pd
df = pd.read_csv("healthcare-dataset-stroke-data.csvAmit\anaconda3\lib\site-packages\sklearn\tree\_classes.py", line
浏览 73提问于2021-05-06得票数 0
回答已采纳
ValueError:模型的特性数量必须与输入匹配。型号n_features为200，输入n_features为201。submissionsample_submission.head(10
浏览 2提问于2022-01-17得票数 0
在代码中，我将数据集分割成一个用于预测的火车和测试数据。header='Id,PredictedProbability', comments = '')
main()
ValueError:模型的特性数量必须与输入匹配。型号n_features为</em
浏览 2提问于2014-04-26得票数 2
回答已采纳
我训练了一个ML模型，并将它存储到一个Pickle文件中。
模型的特征数必须与输入匹配。模型n_features为2，输入</em
浏览 4提问于2020-11-19得票数 6
回答已采纳
我从随机分类器中得到了这个错误预测，有人能指出我的错误在哪里吗？= clf.predict(test)--------------------------------------------------------------------------- 390 "input n_features is %s "
-->
浏览 0提问于2021-07-08得票数 2
回答已采纳
这是我的代码。在这里，我试图使用梯度提升回归器来预测故障的数量。我还有另一个疑问--我们是否可以选择test_score最高的模型作为最佳模型。或者我应该找到精确度，并找到具有最高精确度的模型？遇到的错误是-“模型的特征数必须与输入匹配。模型n_features为52，<em
浏览 3提问于2020-05-27得票数 0
2回答
我用滑雪板进行随机森林分类。现在我想比较不同的描述符集(一个有125个特性，一个有154个特性)。因此，我创建了两个不同的随机森林，但它们似乎相互覆盖，从而导致错误：“模型的特性数量必须与输入匹配。模型n_features为125，输入n_features为154”
rf_std = Rand
浏览 5提问于2020-03-12得票数 2
回答已采纳
1回答
我使用sklearn分类器/包分类器进行学习，与Java/Weka机器学习库相比，我没有得到预期的结果。在Weka中，我学习的模型有10棵树的随机森林，每个树都考虑了6个随机特征。(需要设置setNumFeatures，默认为10棵树)
在sklearn中，我不知道如何指定在构建一个由10棵树组成的随机森林时要随机考虑的特征数
浏览 1提问于2016-07-22得票数 0
云服务器
ICP备案
云直播
腾讯会议
对象存储
腾讯云开发者
