Почему это дает мне эту ошибку, когда я пытаюсь предсказать свой собственный результат?

Я использую линейную регрессию для прогнозирования риска беременности с использованием некоторых факторов, но когда после обучения и тестирования я пытаюсь использовать ее на своих собственных данных, это дает мне эту ошибку:

ValueError: Expected 2D array, got 1D array instead:
array=[ 89. 150.  66.   9.  90.  70.].
Reshape your data either using array.reshape(-1, 1) if your data has a single feature or array.reshape(1, -1) if it contains a single sample.

Код ниже:

features = df[["Age", "SystolicBP", "DiastolicBP", "BS", "BodyTemp", "HeartRate"]]
riskLevel = df["RiskLevel"]
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(features, riskLevel, test_size=0.2, random_state=1)

model = LinearRegression()
model.fit(x_train, y_train)

y_predict = model.predict(x_test)

# predict the risk of your own data
my_own_data = np.array([89, 150, 66, 9.0, 90, 70])
my_own_data.reshape(-1, 1)
model.predict(my_own_data)
my_own_data.reshape(-1, 1) результат ничему не присваивается; метод изменения формы не работает на месте. Используйте my_own_data = my_own_data.reshape(-1, 1).
9769953 09.04.2022 09:10
Почему в Python есть оператор "pass"?
Почему в Python есть оператор "pass"?
Оператор pass в Python - это простая концепция, которую могут быстро освоить даже новички без опыта программирования.
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Python - самый известный и самый простой в изучении язык в наши дни. Имея широкий спектр применения в области машинного обучения, Data Science,...
Основы Python Часть I
Основы Python Часть I
Вы когда-нибудь задумывались, почему в программах на Python вы видите приведенный ниже код?
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
Алиса и Боб имеют неориентированный граф из n узлов и трех типов ребер:
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
И последнее, что мы хотели бы показать вам, прежде чем двигаться дальше, это
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Как веб-разработчик, Python может стать мощным инструментом для создания эффективных и масштабируемых веб-приложений.
2
1
25
1
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 1

Ответ принят как подходящий

Изменение my_own_data = np.array([89, 150, 66, 9.0, 90, 70]) на my_own_data = np.array([[89, 150, 66, 9.0, 90, 70]]) устраняет ошибку, но я не знаю, верны ли полученные вами данные.

Попробуйте это решение, возможно, вы получите больше информации из него: sklearn LinearRegression.Predict() проблема

Другие вопросы по теме