我在尝试用不同的数据集进行预测，但仍然遇到问题。

我尝试更改参数，但仍然没有效果。

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size = 0.2, random_state=77)X_train.shape, X_test.shape, y_train.shape, y_test.shape

((15484, 4587), (3871, 4587), (15484,), (3871,))

nb = MultinomialNB(alpha=0.01)mnb = nb.partial_fit(X_train, y_train, classes)

然后我调用了我的第二个数据集：

X_train3, X_test3, y_train3, y_test3 = train_test_split(X3, y3, test_size = 0.99999, random_state=77)

X_train3.shape, X_test3.shape, y_train3.shape, y_test3.shape

((0, 1445), (4155, 1445), (0,), (4155,))

y_pred=mnb.predict(X_test3)

ValueError: 形状 (4155,1445) 和 (4587,7) 不对齐：1445 (维度 1) != 4587 (维度 0)

我希望模型能够用我的第二个数据集进行预测。任何帮助都将不胜感激。谢谢！

回答：

查看Multinomial NB的sci-kit learn文档。

文档明确指出，训练时的输入数据结构model.fit()必须与测试或评分时的输入数据结构model.predict()相匹配。

这意味着你不能用同一个模型来处理不同的数据集。唯一可行的方法是两个数据集具有相同的特征（相同数量的特征，并且与训练数据集的顺序相同）。

在你的情况下，这不会奏效，因为两个数据集不同，这从两个数据集的形状上可以看出。

数据集1有4587个特征数据集2有1445个特征

确保两个数据集具有相同数量的特征，并且与训练集的顺序相同。