在是否WEKA测试文件要求相同或更少的多项功能为火车？(Does test file in weka

我从两个不同的数据集，一个用来测试和其他培训准备了两个不同的.arff文件。他们每个人都有平等的实例，但不同的功能改变特征向量的维数为每个文件。当我做了这些文件的交叉验证，他们是完美的工作。这说明.arff文件是妥善准备，并没有任何错误。

现在，如果我使用相比，评价测试文件具有较少维度火车文件。我得到了下面的错误。

Exception in thread "main" java.lang.ArrayIndexOutOfBoundsException: 5986
at  weka.classifiers.bayes.NaiveBayesMultinomial.probOfDocGivenClass(NaiveBayesMultinomial.java:295)
at weka.classifiers.bayes.NaiveBayesMultinomial.distributionForInstance(NaiveBayesMultinomial.java:254)
at weka.classifiers.Evaluation.evaluationForSingleInstance(Evaluation.java:1657)
at weka.classifiers.Evaluation.evaluateModelOnceAndRecordPrediction(Evaluation.java:1694)
at weka.classifiers.Evaluation.evaluateModel(Evaluation.java:1574)
at TrainCrossValidateARFF.main(TrainCrossValidateARFF.java:44)

在是否WEKA测试文件要求相同或更少的多项功能为火车？规范评价

public class TrainCrossValidateARFF{
    private static DecimalFormat df = new DecimalFormat("#.##");
    public static void main(String args[]) throws Exception
    {
            if (args.length != 1 && args.length != 2) {
                    System.out.println("USAGE: CrossValidateARFF <arff_file> [<stop_words_file>]");
                    System.exit(-1);
            }
            String TrainarffFilePath = args[0];
            DataSource ds = new DataSource(TrainarffFilePath);
            Instances Train = ds.getDataSet();
            Train.setClassIndex(Train.numAttributes() - 1);

            String TestarffFilePath = args[1];
            DataSource ds1 = new DataSource(TestarffFilePath);
            Instances Test  = ds1.getDataSet();
            // setting class attribute
            Test.setClassIndex(Test.numAttributes() - 1);

            System.out.println("-----------"+TrainarffFilePath+"--------------");
            System.out.println("-----------"+TestarffFilePath+"--------------");
            NaiveBayesMultinomial naiveBayes = new NaiveBayesMultinomial();
            naiveBayes.buildClassifier(Train);

            Evaluation eval = new Evaluation(Train);
            eval.evaluateModel(naiveBayes,Test);
            System.out.println(eval.toSummaryString("\nResults\n======\n", false));
}
}