解决Python中ValueError: X has 1 features, but LinearRegression is expecting 35 features as input. 错误

在使用SciPy的optimize.minimize函数进行优化时，如果目标函数中调用了线性回归模型reg2.predict，并且传递给predict的输入特征数量与模型训练时使用的特征数量不一致，就会出现ValueError: X has 1 features, but LinearRegression is expecting 35 features as input. 错误。

这个错误提示表明，你的线性回归模型reg2是在35个特征上进行训练的，但你在使用predict进行预测时，只传递了一个特征。

错误原因：

错误出现在target_function函数中，reg2.predict([x])的x参数应该是一个包含35个特征的数组，而不是只有一个特征的数组。

解决方法：

要修复这个错误，你需要使用一个包含35个特征的数组作为输入。你可以使用np.zeros函数创建一个全零的数组，然后将x的值赋给数组的第一个元素。这样就可以将x作为一个包含35个特征的数组传递给reg2.predict方法。

修改后的代码：

def target_function(x):
    X = np.zeros((1, 35))
    X[0, 0] = x
    return reg2.predict(X)[0]

initial_guess = np.array([40])
result = optimize.minimize(target_function, initial_guess, method='Nelder-Mead')
max_point = result.x
max_value = result.fun

注意事项：

• 这里假设你的线性回归模型reg2期望输入的特征数量为35。如果实际情况不同，请相应地修改特征数组的大小。
• 确保你的目标函数中传递给reg2.predict的输入特征数量与模型训练时使用的特征数量一致。
• 可以使用reg2.n_features_in_属性来查看模型期望的特征数量。

通过以上修改，你就可以解决ValueError: X has 1 features, but LinearRegression is expecting 35 features as input.错误，并成功地使用optimize.minimize函数进行优化。