模型的特征数量必须与输入相匹配。模型 n_features 为 7985，输入 n_features 为 1答案

【问题标题】：The number of features of the model must match the input. Model n_features is 7985 and input n_features is 1模型的特征数量必须与输入相匹配。模型 n_features 为 7985，输入 n_features 为 1
【发布时间】：2021-08-04 16:16:51
【问题描述】：

我用随机森林构建了一个垃圾邮件分类器，并想制作一个单独的函数来将短信分类为垃圾邮件或非垃圾邮件，我尝试了：

def predict_message(pred_text):
    pred_text=[pred_text]
    pred_text2 = tfidf_vect.fit_transform(pred_text)
    pred_features = pd.DataFrame(pred_text2.toarray())
    prediction = rf_model.predict(pred_features)
    return (prediction)

pred_text = "how are you doing today?"

prediction = predict_message(pred_text)
print(prediction)

但它给了我错误：

The number of features of the model must match the input.
Model n_features is 7985 and input n_features is 1

我看不到问题所在，如何解决？

【问题讨论】：

你为什么在Meta Stack Overflow 元网站上再次提出同样的问题？你已经在这里得到了答案，在重新问你的问题之前，你显然已经完全粗鲁地忽略了这个答案。不好。
我刚开始使用这个网站，在我的理解过程中。对你不必要的批评是粗鲁的，不是我的举动。 @HovercraftFullOfEels
请阅读help center 链接并通过tour 了解如何最好地使用本网站。我这样说是为了你自己的利益，因为如果你在这个网站上的更多问题没有得到很好的接受，你可能会被禁止提问，这是你想要避免的。

标签： python machine-learning email-spam

【解决方案1】：

通过调用tfidf_vect.fit_transform(pred_text)，您的矢量化器会丢失它从原始训练语料库中获得的所有信息。

你应该打电话给transform。

以下这些更改应该会有所帮助：

def predict_message(pred_text):
    pred_text=[pred_text]
    pred_text2 = tfidf_vect.transform(pred_text)  # Changed
    prediction = rf_model.predict(pred_text2)
    return (prediction)

pred_text = "how are you doing today?"

prediction = predict_message(pred_text)
print(prediction)

【讨论】：

感谢您的帮助！
@IşılBerfinKoparan：很好，你终于承认了答案