File D:\Anaconda3\lib\site-packages\xgboost\core.py:2268 in inplace_predict raise ValueError( ValueError: Feature shape mismatch, expected: 2, got 5

这个错误提示表明你使用的 XGBoost 模型期望输入的特征形状为 (n_samples, 2)，但是实际上输入的特征形状为 (n_samples, 5)，因此出现了形状不匹配的错误。

建议你检查一下模型训练时使用的特征数量是否与测试时使用的特征数量一致，以及测试数据的特征形状是否正确。你可以使用以下代码检查测试数据的特征形状：

import numpy as np
test_data = np.random.rand(n_samples, 5)  # 假设测试数据有 n_samples 个样本，每个样本有 5 个特征
print(test_data.shape)  # 打印测试数据的特征形状

如果测试数据的特征形状确实为 (n_samples, 5)，那么你需要检查一下训练模型时使用的特征数量，确保其与测试时使用的特征数量一致。

相关问题

File G:\Anaconda3\Lib\site-packages\matplotlib\cm.py:142 in register raise ValueError(

这是一个Python异常，发生在matplotlib的cm.py文件中的register函数中。该异常是ValueError，意味着函数的输入值不合法。

具体地说，这个异常是由于在注册一个颜色映射时，输入的值无效所引起的。可能是输入的颜色映射名称已经被注册了，或者输入的颜色映射对象不是有效的映射类型。

如果你想更深入地了解这个异常，建议查看相关的源代码或者阅读matplotlib的文档。

File D:\Anaconda3\lib\site-packages\xgboost\core.py:1918 in update _check_call(_LIB.XGBoosterUpdateOneIter(self.handle,

这是一个 XGBoost 库的错误信息，可能是由于 XGBoost 模型训练时出现了问题导致的。具体原因需要查看更多的代码和错误信息。请检查你的代码是否正确，例如是否有输入数据格式不正确、是否有缺失值等问题。你还可以检查一下 XGBoost 库的版本是否正确。如果问题仍然存在，可以尝试在 XGBoost 官网或 Github 上查找类似的问题和解决方案。