ValueX.shape [1] = 2 должно быть равно 140, количество функций во время обучения

Question

Я обучил классификатор SV C с данными от 140 значительно дифференциально выраженных микроРНК у больных раком. Затем мы хотим построить две функции для просмотра границы, но получаем ошибку:

ValueX.shape [1] = 2 должно быть равно 140, количество объектов во время обучения.

Это часть нашего кода для классификатора:

X=SignificantMIR
y=Labels

skf = StratifiedKFold(n_splits=5)
skf.get_n_splits(X,y) 
StratifiedKFold(n_splits=5, random_state=None, shuffle=False)
for train_index, test_index in skf.split(X,y):
        X_train, X_test = X[train_index], X[test_index]
        y_train, y_test = y[train_index], y[test_index]

SVCClassifier = SVC(probability=True)
SVCFit = SVCClassifier.fit(X_train, y_train)
PredictSVC = SVCFit.predict(X_test)
ErrorSVC = sum(y_test!= PredictSVC)

BoundarySVC =plot_decision_boundary(X, y, Classifier = SVCFit)