我的训练矩阵X的形状为(5182, 19231)，y是一个长度为5182的由1和0组成的列表。我的测试矩阵的形状为(496, 5477)。我将它们存储在不同的pickle文件中。以下是我的代码：

def read(pklFile1):    f=open(pklFile1, 'rb')    Y = cPickle.load(f)    f.close()    return Yif __name__ == '__main__':    X=read("results/train_feature.pkl")    y=read("results/train_label.pkl")    test=read("results/test_feature.pkl")    target=read("test_label.pkl")    clf=LogisticRegression()    clf=clf.fit(X, y)    predicted= clf.predict(test)    accuracy=np.mean(predicted == target)    print accuracy

当我运行代码时，在运行
predicted = clf.predict(test)时出现了以下消息：

ValueError: X has 5477 features per sample; expecting 19231

如何解决这个问题？

回答：

您在一个具有19231个特征的线性模型上进行了训练，但想要用只有5477个特征的新样本进行预测。这不是线性模型（或大多数分类器）的工作方式。特征的数量必须相同！

您的线性模型由19231个变量的线性组合构成，如何仅用5477个变量来工作呢？如果在预测期间某些变量未知，您可以对它们进行填补（例如，设为零或平均值），但即使这种方法也需要知道变量的确切映射。训练中的哪个变量对应于预测中的哪个变量。