标签： machine-learning scikit-learn svm sparse-matrix valueerror
我对一类SVM有问题。由于密集矩阵太大，因此我使用稀疏矩阵来训练和测试我的数据集。当我使用predict函数时，代码会给出类似
predict
ValueError：X.shape [1] = 772应该等于676，即训练时的特征数量
当我减少测试数据上的样本时，它的准确率为零。这是什么问题？
我知道，有一些建议，例如使用values.shape函数或使用n_features参数，但是一类SVM不包含n_features参数，并且稀疏矩阵不接受{{1} }。
values.shape
n_features