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)
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
my_own_data.reshape(-1, 1)
результат ничему не присваивается; метод изменения формы не работает на месте. Используйтеmy_own_data = my_own_data.reshape(-1, 1)
.