Ash*_*dey 2 scikit-learn logistic-regression
我用一些数据训练了一个逻辑回归模型。我应用标准标量来训练和测试数据,训练模型。但是如果我想用训练和测试数据之外的数据对模型进行预测,我必须将标准标量应用于新数据,但是如果我有单个数据,我无法将标准标量应用于我想要的新单个样本给予作为输入。使用新数据(尤其是一次单个样本)预测结果的程序应该是什么?
该predict()方法总是需要一个 shape 的二维数组[n_samples, n_features]。这意味着,如果您想预测单个数据点,则必须将其转换为二维数组。
使用 reshape 将数据转换为二维数组
# Sample data
print(arr)
[1, 2, 3, 4]
# Reshaping into 2D
arr.reshape(1, -1)
# Result
array([[1, 2, 3, 4]])
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
transform()在用于从模型生成预测之前,现在可以使用标准标量 using方法转换此数组。
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