Как сделать прогноз с одной выборкой в ​​sklearn model.predict?

Question

Я обучил модель логистической регрессии с некоторыми данными.Я применил стандартный скаляр для обучения и проверки данных, обученную модель.Но если я хочу сделать прогноз с помощью модели с данными за пределами поезда и тестовых данных, я должен применить стандартный скаляр к новым данным, но что, если у меня есть отдельные данные, я не могу применить стандартный скаляр к той новой единственной выборке, которую я хочудать в качестве ввода.Какой должна быть процедура для прогнозирования результатов с новыми данными, особенно по одной выборке за раз?

Answer 1

Метод predict() всегда ожидает двумерный массив формы [n_samples, n_features]. Это означает, что если вы хотите прогнозировать даже для одной точки данных, вам придется преобразовать ее в двумерный массив.

Преобразование данных в двумерный массив с использованием изменения формы

# Sample data
print(arr)
[1, 2, 3, 4]

# Reshaping into 2D
arr.reshape(1, -1)

# Result
array([[1, 2, 3, 4]])

Этот массив теперь можно преобразовать с использованием стандартного скаляра с использованием метода transform(), прежде чем использовать его для создания прогноза из модели.