如何预测高斯朴素贝叶斯使用字符串？

Question

我正在使用朴素贝叶斯模型来预测给定疾病作为输入的治愈方法。如何使用.predict（）给定输入，如何预测输出？

这是我的代码：

df = pd.read_csv("fin_data.csv")
df = df.apply(preprocessing.LabelEncoder().fit_transform)

predictors = df.drop(columns=['Cure'])
target = df['Cure'].values

gnb = GaussianNB()
gnb.fit(predictors, target)
print ("{}{}").format((gnb.score(predictors, target)*100), ("%"))
print (gnb.predict(["Tooth Decay"]))

我收到了

ValueError: Expected 2D array, got 1D array instead:

我也尝试过将输入转换为numpy数组并尝试执行，但效果不佳。我该如何解决？