如何在sklearn model.predict中使用单个样本进行预测？

Question

我用一些数据训练了逻辑回归模型。 我将标准标量应用于训练和测试数据，训练过的模型。 但是，如果我想使用火车和测试数据以外的数据对模型进行预测，则必须对新数据应用标准标量，但是如果我拥有单个数据，那我将无法对我想要的那个新的单个样本应用标准标量怎么办作为输入。 用新数据（尤其是一次采样）来预测结果的程序应该是什么？

Answer 1

predict()方法始终期望使用形状为[n_samples, n_features]的2D数组。这意味着，即使要预测单个数据点，也必须将其转换为2D数组。

使用整形将数据转换为2D数组

# Sample data
print(arr)
[1, 2, 3, 4]

# Reshaping into 2D
arr.reshape(1, -1)

# Result
array([[1, 2, 3, 4]])

现在可以使用transform()方法使用标准标量对数组进行转换，然后再用于从模型生成预测。