python - ValueError: X.shape[1] = 96 应该等于2，训练时的特征数

Question

我在这里学习教程：https ://scikit-learn.org/stable/auto_examples/miscellaneous/plot_multilabel.html#sphx-glr-auto-examples-miscellaneous-plot-multilabel-py 。

我有想要分类的文本，所以我对它们进行了编码。上线

classif = OneVsRestClassifier(SVC(kernel = 'linear'))
classif.fit(X, Y)

我X是 (188, 96)，我Y是 (188, 2)。

当我尝试运行时clf.predict(test)，即使test是 (56, 96)，我也会收到错误消息ValueError: X.shape[1] = 96 should be equal to 2, the number of features at training time。2 个特征从何而来？我的Y标签是二维数组，但我X有 96 列。

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