Линейная регрессия с использованием склеарна

Question

У меня есть модель с данными, но у меня возникли проблемы с использованием функции прогнозирования.

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)

Я получаю следующую ошибку

ValueError: Ожидаемый двумерный массив, вместо него получен скалярный массив: массив = 25. Измените ваши данные, используя array.reshape (-1, 1), если ваши данные имеют одну функцию, или array.reshape (1, -1), если он содержит один образец.

Я думаю, что передаю 25 в неправильном формате, но хотелось бы получить помощь для получения ответа для Рама с учетом 25 строк.

Спасибо,

Answer 1

Вам нужно передать предиктор в той же форме (в основном 1 столбец):

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

Вы можете сделать:

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