# 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() # 将基础模型的预测结果作为输入，训练元模型 x_blend = np.column_stack((pred1, pred2)) meta_model.fit(x_blend, y_test) 报错：X has 2 features, but DecisionTreeClassifier is expecting 18 features as input.

这个错误提示表明在使用`DecisionTreeClassifier`时，输入的特征数量不匹配。它指出输入具有2个特征，但是`DecisionTreeClassifier`期望接收18个特征作为输入。

根据你提供的代码，我们可以看到你训练了两个基础模型（`model1`和`model2`），然后使用它们的预测结果作为输入训练了一个元模型（`meta_model`）。在训练元模型之前，你将两个基础模型的预测结果通过`np.column_stack()`函数进行了合并。

然而，合并后的特征数量为2，而`DecisionTreeClassifier`期望接收18个特征作为输入。因此，当你尝试将合并后的特征用于训练`meta_model`时，就会报错。

要解决这个问题，你需要确保合并后的特征数量与`meta_model`期望的特征数量一致。你可以检查一下你的数据和特征工程过程，确保在合并前特征数量正确。

如果你希望继续使用两个基础模型的预测结果来训练`meta_model`，你可以考虑使用其他方法来合并特征，例如使用`np.concatenate()`或者`np.hstack()`函数。

另外，请注意检查你的代码是否正确设置了训练和测试数据集，确保在`meta_model.fit()`中使用的是正确的标签（`y_test`）。

希望这些信息对你有所帮助！如果你还有其他问题，请随时提问。