Question

我有一个装有数据的模型，但无法使用预测功能。

d = {'df_Size': [1, 3, 5, 8, 10, 15, 18], 'RAM': [3676, 6532, 9432, 13697, 16633, 23620, 27990]}
df = pd.DataFrame(data=d)
df

X = np.array(df['df_Size']).reshape(-1, 1) 
y = np.array(df['RAM']).reshape(-1, 1) 
model = LinearRegression() 
model.fit(X, y) 
print(regr.score(X, y))

then when I try to predict on 

X_Size = 25
X_Size

prediction = model.predict(X_Size)

我收到以下错误

ValueError：预期的2D数组，而是标量数组：数组= 25。如果数据具有单个特征，则使用array.reshape（-1，1）来重塑数据；如果包含单个样本，则使用array.reshape（1，-1）来重塑数据。

我认为我以错误的格式传递了25，但是希望获得一些帮助，以使Ram考虑到25行时得到响应。

谢谢

Answer 1

您需要以相同的形状（基本上是1列）传递预测变量：

X.shape                                                                 
Out[11]: (7, 1)

您可以这样做：

model.predict(np.array(25).reshape(1,1))

使用sklearn的线性回归

1 个答案: