in inplace_predict raise ValueError( ValueError: Feature shape mismatch, expected: 2, got 5

这个错误可能是由于数据形状不匹配导致的。在进行预测时，模型期望输入的特征形状为2，但是实际输入的特征形状为5，因此引发了该错误。您需要检查您的代码，确保输入的特征与模型期望的特征形状相匹配。您可以查看数据的形状，并将其与模型的输入形状进行比较，以确定数据是否正确。另外，您还可以检查您的模型代码，确保输入层的形状与您的数据一致。

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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。

ValueError: in user code: File "C:\Users\Lenovo\anaconda3\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 2137, in predict_function * return step_function(self, iterator) File "C:\Users\Lenovo\anaconda3\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 2123, in step_function ** outputs = model.distribute_strategy.run(run_step, args=(data,)) File "C:\Users\Lenovo\anaconda3\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 2111, in run_step ** outputs = model.predict_step(data) File "C:\Users\Lenovo\anaconda3\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 2079, in predict_step return self(x, training=False) File "C:\Users\Lenovo\anaconda3\lib\site-packages\keras\utils\traceback_utils.py", line 70, in error_handler raise e.with_traceback(filtered_tb) from None File "C:\Users\Lenovo\anaconda3\lib\site-packages\keras\engine\input_spec.py", line 295, in assert_input_compatibility raise ValueError( ValueError: Input 0 of layer "mobilenet_1.00_224" is incompatible with the layer: expected shape=(None, 224, 224, 3), found shape=(32, 224, 3)

这个错误的原因是输入数据的形状不符合预期。在你的代码中，你使用了一个名为 "mobilenet_1.00_224" 的模型，该模型期望输入数据的形状为 (None, 224, 224, 3)。然而，你的输入数据的形状为 (32, 224, 3)，这与期望的形状不一致。

你需要检查输入数据的形状是否正确，并确保它与模型期望的形状一致。如果你使用的是图像数据，请确保将它们的大小调整为模型期望的大小。

另外，你也可以尝试使用 Keras 的 `Input` 函数来为模型指定正确的输入形状。例如，你可以使用以下代码来创建一个输入张量：

from keras.layers import Input

input_tensor = Input(shape=(224, 224, 3))

然后，将这个输入张量传递给模型的第一层，例如：

from keras.applications import MobileNet

model = MobileNet(input_tensor=input_tensor, weights='imagenet', include_top=True)

这样可以确保输入数据的形状与模型期望的形状一致。