我正在使用随机森林解决一个分类问题。我通过词袋模型将一个句子转换为数字，并为其添加了标签，然后构建了一棵树。

data_train = [[1.0, 1.0], [2.0, 2.0]]label_train = [1,2]estimator = RandomForestClassifier()estimator.fit_transform(data_train, label_train)

我准备了一个测试数据，这是一个句子，用于尝试预测，但它不起作用。

test_data = [[1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0]]label_predict = estimator.predict_proba(test_data)ValueError: Number of features of the model must match the input. Model n_features is 2 and input n_features is 12 

我知道它说元素的数量不匹配。但句子中的单词数量不同，我认为必须不同。我应该如何解决这个问题？

回答：

在你的例子中，训练数据有两个特征/维度/列（行数对这个问题无关紧要）：

[[1.0, 1.0],  [2.0, 2.0]]

并且你为每一行/样本都有一个标签。

[1, 2]

你的测试数据必须看起来相似，即必须具有相同数量的特征/维度/列。例如，这将是可以的：

[[1.0, 1.0], [1.0, 1.0],  [1.0, 1.0], [1.0, 1.0],  [1.0, 1.0], [1.0, 1.0]]

你可以有不同数量的行，但列数必须相同。在这种情况下，你有2列和6行，因此你将通过predict_proba获得6个标签作为结果。