在训练AdaBoostClassifier之前是否可以使用特征选择？

Question

希望你能帮我学习一些新的Python挖掘问题。在

使用pythonsklearn使用向量器和特征选择器之后，我训练了一个AdaBoost分类器，boosting几个分类器。随后，根据AdaBoost分类器的预测计算准确度得分。给我一个很好的概述精度，召回，F1和准确度得分。但是，当我使用sklearn joblib转储模型并再次加载它以检查它是否可以预测二进制文本分类问题时，会出现以下错误：

ValueError: X has different number of features than during model fitting

将分类器和向量机附加到特征选择器和向量机列表之后。我的部分代码如下：

^{2}$

如前所述，它仍然计算几个评分指标，但不能用来预测某一类。这是否意味着特征选择与AdaBoost分类结合不可行？在

提前谢谢。在