from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score # 定义基础模型 model1 = RandomForestClassifier(random_state=0) model2 = KNeighborsClassifier() # 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 # 将基础模型的预测结果作为输入，训练元模型 x_blend = np.hstack((pred1, pred2)) meta_model.fit(x_blend, y_test) 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，而你尝试使用`np.hstack()`函数合并两个基础模型的预测结果。

这个错误是由于你将两个基础模型的预测结果直接水平堆叠（`np.hstack()`），导致合并后的特征数量为2。然而，你尝试将合并后的特征用于训练`meta_model`，而`RandomForestClassifier`期望接收18个特征作为输入。

要解决这个问题，你可以考虑以下几个方面：

1. 特征合并方式：使用`np.hstack()`函数将两个基础模型的预测结果直接堆叠在一起可能不是一个合适的方法，因为它会导致特征数量不匹配。你可以尝试其他的特征合并方式，例如使用`np.concatenate()`函数或者将两个预测结果作为新的特征列添加到一个新的特征矩阵中。

2. 特征数量匹配：确保合并后的特征数量与`meta_model`期望的特征数量一致。如果你期望`meta_model`只使用前10个特征，则在合并时只选择前10个特征进行合并。

3. 数据匹配：确认训练集和测试集之间的数据匹配情况。确保训练和测试数据集都来自于相同的数据分布，并且特征数量一致。如果你对训练和测试数据进行了不同的处理，可能会导致特征数量不匹配的问题。

请注意，你在定义`meta_model`时设置了`max_features=10`，但这个参数只适用于基础模型中的随机森林分类器，对于逻辑回归模型并没有影响。

综上所述，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，并尝试使用其他合适的方式来合并特征。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。