如何根据回归模型进行预测？

Question

我正在研究机器学习入门。目前，我跟随班级根据多年的经验为工资建立了回归模型。仅通过查看回归模型，我就可以了解拥有4年经验的某人的收入，但是我想知道是否有某个函数或代码段可以返回实际的预期薪水。

from sklearn.linear_model import LinearRegression
regressor = LinearRegression()
regressor.fit(X_train, y_train)


y_pred = regressor.predict(X_test)

#Training Set
plt.scatter(X_train, y_train, color = 'red')
plt.plot(X_train, regressor.predict(X_train), color = 'blue')
plt.title('Salary vs Experience (Training set)')
plt.xlabel('Years of Experience')
plt.ylabel('Salary')
plt.show()

#Test Results
plt.scatter(X_test, y_test, color = 'red')
plt.plot(X_train, regressor.predict(X_train), color = 'blue')
plt.title('Salary vs Experience (Training set)')
plt.xlabel('Years of Experience')
plt.ylabel('Salary')
plt.show()

上面的代码是模型。下面是我进行预测的代码，但是它不起作用。知道如何使函数适应基于模型的函数吗？

def PredictSalary(experience):
    experience = np.arange(6).reshape((3,2))
    regressor.predict(experience)

PredictSalary(6)

我上面的代码试图将一维数组转换为二维数组，然后使用该模型对6年的薪水做出预测。