————————————————————————— ValueError Traceback (most recent call last) Cell In[183], line 153 150 print(X_combined.shape) 152 # ナイーブベイズモデルを使用して予測を行う –> 153 y_predicted_nb = best_model.predict(X_combined) 155 # ランダムフォレストモデルを使用して予測を行う 156 # ナイーブベイズの予測を含む新しい特徴量を作成 157 nb_predictions = best_model.predict(X_combined) File /home/share/temp/venv/lib/python3.8/site-packages/imblearn/pipeline.py:453, in Pipeline.predict(self, X, **params) 451 for _, name, transform in self._iter(with_final=False): 452 Xt = transform.transform(Xt) –> 453 return self.steps[-1][1].predict(Xt, **params) 455 # metadata routing enabled 456 routed_params = process_routing(self, “predict”, **params) File /home/share/temp/venv/lib/python3.8/site-packages/sklearn/naive_bayes.py:101, in _BaseNB.predict(self, X) 87 “”” 88 Perform classification on an array of test vectors X. 89 (…) 98 Predicted target values for X. 99 “”” 100 check_is_fitted(self) … 416 f”X has {n_features} features, but {self.__class__.__name__} ” 417 f”is expecting {self.n_features_in_} features as input.” 418 ) ValueError: X has 1561560 features, but MultinomialNB is expecting 58372 features as input. Output is truncated. View as a scrollable element or open in a text editor. Adjust cell output settings…

このエラーは、モデルに入力される特徴量の数が予想よりも多いために発生しています。これは、特徴量を結合する際に何らかの問題がある可能性があります。

特徴量の数が予想よりも多い場合、次の点を確認することが重要です:

  1. 各特徴量を正しくベクトル化していますか?特に、CountVectorizerを使用する際に、テキストデータを適切に前処理していますか?

  2. hstackで特徴量を結合する際に、正しい特徴量を組み合わせていますか?必要な特徴量のみを結合していますか?

  3. モデルの入力となる特徴量数を確認し、その数が予想よりも多い場合は、どの部分で特徴量が増加しているのかを特定します。

これらの点を確認し、問題を特定して修正することで、エラーを解決できる可能性があります。

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Posted by ぼっち