Ошибка предсказания в svm-классификаторе после одного горячего кодирования

Я использовал одну горячую кодировку для своего набора данных перед обучением классификатора SVM. что увеличило количество функций в обучающем наборе до 982. Но во время прогнозирования тестового набора данных, который имеет 7 функций, я получаю ошибку «X имеет 7 функций на выборку; ожидается 982». Я не понимаю, как увеличить количество функций в тестовом наборе данных.

My code is:
df = pd.read_csv('train.csv',header=None);
features = df.iloc[:,:-1].values
labels = df.iloc[:,-1].values
encode = LabelEncoder()
features[:,2] = encode.fit_transform(features[:,2])
features[:,3] = encode.fit_transform(features[:,3])
features[:,4] = encode.fit_transform(features[:,4])
features[:,5] = encode.fit_transform(features[:,5])

df1 = pd.DataFrame(features)
#--------------------------- ONE HOT ENCODING --------------------------------#

hotencode = OneHotEncoder(categorical_features=[2])
features = hotencode.fit_transform(features).toarray()
hotencode = OneHotEncoder(categorical_features=[14])
features = hotencode.fit_transform(features).toarray()
hotencode = OneHotEncoder(categorical_features=[37])
features = hotencode.fit_transform(features).toarray()
hotencode = OneHotEncoder(categorical_features=[466])
features = hotencode.fit_transform(features).toarray()
X = np.array(features)
y = np.array(labels)

clf = svm.LinearSVC()
clf.fit(X,y)
d_test = pd.read_csv('query.csv')
Z_test =np.array(d_test)
confidence = clf.predict(Z_test)
print("The query image belongs to Class ")
print(confidence)

######################### test dataset
query.csv
1   0.076   1   3232236298  2886732679  3128    60604