** Я предсказываю целевое значение из алгоритма машинного обучения.Пользователь даст основные функции, и они будут классифицированы.Я создал свой собственный набор данных для этого.Все пользовательские значения находятся в списке;после этого они преобразуются в массив и передаются через функцию предсказания.В это время происходит сбой с «Количество признаков модели должно совпадать с входом. Модель n_features равна 5, а вход n_features равен 1» ошибка **
split_index = int(len(db)*.4)
x_train= db.iloc[:,:5][:-split_index]
x_test= db.iloc[:,:5][-split_index:]
y_train= db.iloc[:,5][:-split_index]
y_test= db.iloc[:,5][-split_index:]
# Create linear regression object
regr = RandomForestClassifier(max_depth=2,random_state=1)
** с использованием RandomForestClassification **
regr.fit(x_train,y_train)
print("PLEASE READ INSTRUCTION")
lista=[]
print("""
kindly enter 5 features in sequence
1.number of leaves: (seedling has upto 15 leaves)
2.height of seeding: (in centimeter upto 20cm)
3.color of seedling: (white 100, reddish 101, brown 102, green 103, faint green 104, yellow 105)
4.texture of seedling: (smooth 0 rough 1)
5.length of leaf: (in centimeter upto 20cm)""")
for x in range(0,5):
a=int(input("enter feature "))
lista.append(a)
#print(lista)
#import pandas as pd
import numpy as np
#rp= pd.DataFrame(lista)
#print(rp)
dc=np.array(lista)
dc=dc[:,np.newaxis]
#print(dc)
regr_pred = regr.predict(dc)
print(regr_pred)
#print(type(regr