ValueError: X.shape [1] = 772 должен быть равен 676, количество функций во время обучения - PullRequest
Новая
       28

ValueError: X.shape [1] = 772 должен быть равен 676, количество функций во время обучения

1 голос
/ 15 апреля 2019

У меня проблема с одноклассным SVM.Поскольку плотные матрицы слишком велики, я использую разреженные матрицы для обучения и проверки набора данных.Когда я использую функцию predict, код выдает ошибку, такую ​​как

ValueError: X.shape [1] = 772 должен быть равен 676, количество функций во время обучения

Когда я уменьшаю выборки на тестовых данных, это работает с нулевой степенью точности.В чем проблема с этим?

Я знаю, были некоторые советы, такие как использование values.shape функции или использование n_features аргумента, но одноклассный SVM не содержит аргумента n_features, а разреженные матрицы не принимаютvalues.shape. 

o_svm = OneClassSVM()
o_svm.fit(concating_data_train)
anomaly_detect = o_svm.predict(concating_data_test)

 #concating datas are similar; 
concating_data_test = hstack((concating_test_non_numeric, standardization_sparse_data_test_numeric))
...