如何解决FAMD王子无法转换数据形状未对齐：dim 1！=dim 0
我正在使用 Prince 执行混合数据的因子分析 (FAMD)。在训练期间一切都按计划进行，但是当我尝试转换新数据时，出现错误（形状未对齐：(dim 1) != (dim 0)）。
我以前见过有人声称遇到过这个问题，他们声称问题在于他们试图从测试集中转换数据，但我尝试了不同的方法，但仍然出现此错误。让我描述一下我的情况：
- 我的数据集有大约 50 万行和大约 20 列。
- 最初，我将数据集分为火车（80%）和测试（20%），一切正常
- 当我尝试转换一小部分数据时出现问题
有谁知道如何解决这个问题？我认为这可能是矩阵等级的问题，但现在我一无所知
这是错误信息
ValueError Traceback（最近一次调用 最后）在 ----> 7 famd.transform(c)
\site-packages\prince\mfa.py 中 变换（自我，X） 135 def变换（自我，X）： 136 """返回数据集的行主坐标。""" --> 137 返回 self.row_coordinates(X) 138 第139话
\site-packages\prince\mfa.py 中 行坐标（自我，X） 152 X = self._prepare_input(X) 153 --> 154 返回 self._row_coordinates_from_global(self._build_X_global(X)) 155 156 def row_contributions(self,X):
\site-packages\prince\mfa.py 中 _row_coordinates_from_global（自我，X_global） 139 def_row_coordinates_from_global（自我，X_global）： 140 """返回行主坐标。""" --> 141 返回 len(X_global) ** 0.5 * super().row_coordinates(X_global) 142 143 def row_coordinates(self,X):
\site-packages\prince\pca.py 中 行坐标（自我，X） 136 X = self.scaler_.transform(X) 137 --> 138 返回 pd.DataFrame(data=X.dot(self.V_.T),index=index,dtype=np.float64) 139 140 def row_standard_coordinates(self,X):
ValueError: 形状 (100,41) 和 (43,10) 未对齐: 41 (dim 1) != 43 （暗0）
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