报错'ValueError:Xhas500000features,butExtraTreeClassifierisexpecting7featuresasinput” _编程开发

创始人

2024-11-23 01:01:17

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这个错误表示使用的模型期望输入只有7个特征，但实际输入的特征数量是500000个，需要检查输入数据的维度是否正确。可能是在使用ExtraTreeClassifier之前未正确处理数据。可以尝试使用PCA或其他降维技术来减少特征数量。

代码示例：

from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.ensemble import ExtraTreeClassifier

X_train = [[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10] for i in range(100)] # 100个样本，每个样本10个特征 y_train = [0 for i in range(100)]

pca = PCA(n_components=7) # 设定为7维 X_reduced = pca.fit_transform(X_train) # 将数据降维至7维

clf = ExtraTreeClassifier() clf.fit(X_reduced, y_train) # 在降维后的数据上训练模型

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