# 训练基础模型 model1.fit(x_train, y_train) model2.fit(x_train, y_train) # 在测试集上进行预测 pred1 = model1.predict(x_test) pred2 = model2.predict(x_test) # 定义元模型 meta_model = LogisticRegression() max_features=10还是报错X has 2 features, but RandomForestClassifier is expecting 18 features as input.

根据你提供的代码，报错信息是关于`RandomForestClassifier`的，而你提到在定义元模型时设置了`max_features=10`。然而，这个错误提示指出`RandomForestClassifier`期望接收18个特征作为输入，而你的输入数据只有2个特征。

这个错误是由于你使用了错误的分类器来训练`RandomForestClassifier`，而不是由于`max_features`参数引起的。`max_features`参数用于指定每个决策树使用的最大特征数量，并不会影响到整体模型的期望特征数量。

要解决这个问题，你需要检查你使用的分类器是否正确。确认你是否正确地创建了一个`RandomForestClassifier`对象，并将其用于训练和预测。另外，请确保你的输入数据集（`x_train`和`x_test`）具有正确的特征数量。

如果问题仍然存在，请提供更多的代码和数据细节，以便我们能够提供更具体的帮助。