Я хотел бы узнать эффективный способ использования существующей модели прогнозирования, предоставив новый входной файл CSV ... В конце процесса все прогнозы будут экспортированы в новый файл CSV ...
В следующем примере все данные должны быть масштабированы ... В конце процесса у меня появляется следующая ошибка: «не транслируемый выходной операнд с формой (49,1) не соответствует форме широковещания (49, 7) "
Как я могу улучшить свой код для экспорта моего прогноза?
Вот выдержка из набора данных" мой "
house_df_new = pd.read_csv('/content/drive/My Drive/XXX/kc-house-data3.csv', sep=';',encoding = 'ISO-8859-1')
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
scaler_2 = MinMaxScaler()
X_scaled_new = scaler_2.fit_transform(house_df_new)
X_scaled_new
X_scaled_new.shape
--> out : (49, 7)
y_predict2=model.predict(X_scaled_new)
y_predict2.shape
--> out : (49, 1)
y_predict_orig=scaler_2.inverse_transform(y_predict2)
--> out : non-broadcastable output operand with shape (49,1) doesn't match the broadcast shape (49,7)
## csv file creation with prediction
submission = pd.DataFrame({
"bedrooms" : list(house_df_new["bedrooms"]),
"bathrooms" : list(house_df_new["bathrooms"]),
"sqft_living" : list(house_df_new["sqft_living"]),
"sqft_lot" : list(house_df_new["sqft_lot"]),
"floors" : list(house_df_new["floors"]),
"sqft_above" : list(house_df_new["sqft_above"]),
"sqft_basement" : list(house_df_new["sqft_basement"]),
"prediction" : list(y_predict_orig)
})
submission.to_csv("prediction-export.csv",
index=False)