————————————————————————— ValueError Traceback (most recent call last) Cell In[3], line 47 36 X_combined = hstack([X_product_name_vectorized, 37 X_category_name_vectorized, 38 X_description_vectorized, (…) 42 X_maker_name_japanese_vectorized, 43 X_supplier_name_vectorized]) 46 # モデルを使用して予測を行う —> 47 y_pred = rf_classifier.predict(X_combined) 49 # 予測結果をDataFrameに追加 50 data_to_predict[‘predicted_size’] = y_pred File /home/share/temp/venv/lib/python3.8/site-packages/sklearn/ensemble/_forest.py:823, in ForestClassifier.predict(self, X) 802 def predict(self, X): 803 “”” 804 Predict class for X. 805 (…) 821 The predicted classes. 822 “”” –> 823 proba = self.predict_proba(X) 825 if self.n_outputs_ == 1: 826 return self.classes_.take(np.argmax(proba, axis=1), axis=0) … 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 560 features, but RandomForestClassifier is expecting 58373 features as input.
このエラーは、モデルを訓練する際に使用した特徴量の数と、新しいデータに適用しようとしている特徴量の数が異なることを示しています。この問題は、新しいデータをモデルに適用する際に、特徴量の数を一致させる必要があることを意味しています。
エラーメッセージによると、モデルが58373の特徴量を期待していますが、実際のデータには560の特徴量しかありません。
これは、新しいデータをベクトル化する際に、訓練時と同じ方法で行う必要があることを示しています。つまり、新しいデータをベクトル化する際には、同じベクトル化器（CountVectorizerなど）を使用して、同じ形式の特徴量を生成する必要があります。
したがって、新しいデータに対しても、訓練時に使用したCountVectorizerを再利用する必要があります。以下はその例です：
python
# 新しいデータの特徴量をベクトル化する X_product_name_vectorized_new = vectorizer.transform(X_product_name_new) X_category_name_vectorized_new = vectorizer.transform(X_category_name_new) X_description_vectorized_new = vectorizer.transform(X_description_new) # 他の特徴量についても同様にベクトル化を行う... # 特徴量を結合する X_combined_new = hstack([X_product_name_vectorized_new, X_category_name_vectorized_new, X_description_vectorized_new, # 他の特徴量についても同様に結合する... ]) # 予測を行う y_pred_new = rf_classifier.predict(X_combined_new) # 予測結果をデータフレームに追加するなど、適切な処理を行う...
ここで、X_product_name_new、X_category_name_new、X_description_newなどの変数は、新しいデータの対応する特徴量のリストを表しています。この方法で特徴量をベクトル化し、予測を行うと、エラーが解消されるはずです。