モデルのフィーチャの数は入力と一致する必要があります。モデルn_featuresは20、入力n_featuresは4

Question

enter image description hereランダムフォレストクラシファイアを使用している間にこのエラーが発生します。ここに私のコードがあります：

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 

train = pd.read_csv("train.csv", index_col=None)  
vectorizer = CountVectorizer(min_df=1)  
X1 = vectorizer.fit_transform(train['question'])  
X=X1.toarray()  
corpus=['tell me your name']  
t1= vectorizer.fit_transform(corpus)  
t=t1.toarray()  
number=LabelEncoder() 
train['answer']=number.fit_transform(train['answer'].astype('str'))  
features = ['question','answer']  
y= train['question'].values  
clf=RandomForestClassifier(n_estimators=20)  
clf.fit(X,y)  
predicted_result=clf.predict(t) 

Answer 1

トレーニングとテストの両方のデータに同じ訓練されたベクトル化ツールを使用してください。 2回目にもう一度データを適合させると、この新しいデータのみに基づいてベクトルに変換されます。

X1 = vectorizer.fit_transform(train['question']) 
t1= vectorizer.transform(corpus)