モデルのフィーチャの数が入力と一致する必要があります。モデルn_featuresは40で、入力されたn_featuresは38

Question

です。このエラーが発生しました。解決するための提案をしてください。私のcode.iはtrain.csvからデータを取り込み、別のファイルtest.csvからデータをテストしています。私は機械学習に新しいので、私は問題が何かを理解できませんでした。私には何か提案があります。

import quandl,math  
import numpy as np  
import pandas as pd  
import matplotlib.pyplot as plt 
from matplotlib import style 
import datetime 
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier 
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder 
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer 
from sklearn import metrics 
train = pd.read_csv("train.csv", index_col=None) 
test = pd.read_csv("test.csv", index_col=None) 
vectorizer = CountVectorizer(min_df=1) 
X1 = vectorizer.fit_transform(train['question']) 
Y1 = vectorizer.fit_transform(test['testing']) 
X=X1.toarray() 
Y=Y1.toarray() 
#print(Y.shape) 
number=LabelEncoder() 
train['answer']=number.fit_transform(train['answer'].astype('str')) 
features = ['question','answer'] 
y = train['answer'] 
clf=RandomForestClassifier(n_estimators=100) 
clf.fit(X[:25],y) 
predicted_result=clf.predict(Y[17]) 
p_result=number.inverse_transform(predicted_result) 
f = open('output.txt', 'w') 
t=str(p_result) 
f.write(t) 
print(p_result) 

Answer 1

コードに複数の問題があります。 しかし、この質問に関連するのは、列車とテストデータの両方にCountVectorizer（vectorizer）をフィッティングしていることです。そのため、さまざまな機能が使用されています。あなたは何をすべき

は次のとおりです。

X1 = vectorizer.fit_transform(train['question']) 

# The following line is changed 
Y1 = vectorizer.transform(test['testing'])