机器学习：多输出随机森林回归器

Question

我在python中使用scikit-learn安装了一个随机森林回归器，以预测双变量输出。拟合模型是可以的，但是一旦我尝试使用命令“ model.predict（）”进行预测，它只会返回一个值而不是两个值（就像将双变量输出读取为单变量一样）。有人知道如何解决问题吗？

非常感谢

Niccolò

#Code
y = np.array(mastertable["CTV_CONCORDATO_BIS2"], mastertable["CTV_CONCORDATO_BIS3"]).T #output (bivariate)

#Fitting the model:
forest = RandomForestRegressor(random_state=False, max_depth=15, n_estimators=50)

start = time.time()

forest.fit(X_train, y_train)

end = time.time()

print(end - start)

y_pred_train = forest.predict(X_train)

y_pred = forest.predict(X_test)

#Prediction:
a = X[1,] #selecting the row to predict

Xnew = [a]

ynew = forest.predict(Xnew) #making prediction

print("Predicted=%s" % ynew[0]) #printing the prediction

打印结果时，我只会得到一个输出值，而我希望有两个输出值（每个输出变量一个）。