ValueError: X has 2352 features, but SVC is expecting 3136 features as input.

This error occurs when the number of features in the input data does not match the number of features expected by the classifier.

In this case, you have 2352 features in your data, but the SVC classifier is expecting 3136 features. This could be due to a mismatch in the number of features between the training data and the test data, or a mistake in the way you are processing the data.

To resolve this error, you should check that your data has been preprocessed correctly and that the number of features matches the classifier's expectations. You can also try adjusting the parameters of the SVC classifier to see if that resolves the issue.

相关问题

ValueError: X has 2 features, but SVC is expecting 22 features as input.

这个错误提示意味着你的输入数据有2个特征，但是你所使用的SVC模型期望的输入数据应该有22个特征。这通常是由于你的训练数据和测试数据在特征数量上不匹配导致的。

你需要检查你的数据集，确保它们具有相同的特征数量。如果你的训练数据和测试数据都具有相同的特征数量，那么你可能需要检查你的数据预处理步骤，以确保在训练和测试数据上使用了相同的特征选择或特征提取方法。

另外，你也可以考虑使用特征缩放或降维技术来减少特征数量，以便让你的数据集符合模型的期望输入。

predictions = svm.predict(X)报错ValueError: X has 34563 features, but SVC is expecting 12190 features as input.

这个错误提示意味着你使用的支持向量机（SVM）模型期望的特征数为12190，但是你提供的数据X具有34563个特征。这可能是由于你在训练模型时使用了不同的特征集。

你需要检查以下几点：

1. 检查训练模型时使用的特征集和测试/预测数据时使用的特征集是否相同。
2. 确保你的数据预处理流程在测试/预测数据上也应用了相同的特征处理方法。
3. 如果你使用了特征选择技术，确保在测试/预测数据上使用相同的特征选择方法。

如果你已经确定你的数据预处理和特征选择流程在训练和测试/预测数据上是一致的，那么你需要重新训练你的模型，使用与测试/预测数据相同的特征集。