Как развернуть модель машинного обучения для прогнозирования с использованием нескольких функциональных данных

Question

У меня есть обученная модель машинного обучения, которую необходимо развернуть.Он обучен множеству функций, но как использовать эту модель для прогнозирования с использованием данных нескольких объектов.например, мне нужно использовать эти данные объекта, чтобы предсказать результат

input = [46.8,11,7,0.686563,6.540829e-08,1.133174e-09]

Я использовал следующий код, но кажется, что предикат () работает только для данных одного объекта.

from sklearn.externals import joblib
model = joblib.load('SVM_LINEAR')
model.predict([46.8,11,7,0.686563,6.540829e-08,1.133174e-09])

Answer 1

Я думаю, вам нужно создать массив функций, а затем передать его внутрь model.predict, т. Е.

import numpy as np
from sklearn.externals import joblib
model = joblib.load('SVM_LINEAR')
model.predict(np.asarray([46.8,11,7,0.686563,6.540829e-08,1.133174e-09]))

, или вы можете попробовать это:

import numpy as np
from sklearn.externals import joblib
model = joblib.load('SVM_LINEAR')
model.predict([[46.8,11,7,0.686563,6.540829e-08,1.133174e-09]])