在jupyter中运行reg.predict时遇到问题，ntbk说 "ValueError"。

Question

试图用python学习sklearn。但是jupyter ntbk给出的错误信息是 "ValueError.Expected 2D array, got scalar array instead:array=750.Reshape your data either using array.reshape(-1, 1) if your data has a single feature: Expected 2D array, got scalar array instead:array=750.Reshape your data either using array.reshape(-1, 1) if your data has a single feature or array.reshape(1, -1) if it contains a single sample. "*But I have already defined x to be 2D array using x.values.reshape(-1,1)

你可以在这里找到CSV文件和错误代码的截图-> https:/github.comCaptainRDCSV-for-StackOverflow。

    import numpy as np
    import pandas as pd
    import matplotlib.pyplot as plt
    import seaborn as sns
    sns.set()

    from sklearn.linear_model import LinearRegression
    data = pd.read_csv('1.02. Multiple linear regression.csv')
    data.head()
    x = data[['SAT','Rand 1,2,3']]
    y = data['GPA']
    reg = LinearRegression()
    reg.fit(x,y)r2 = reg.score(x,y)
    n = x.shape[0]
    p = x.shape[1]

    adjusted_r2 = 1-(1-r2)*(n-1)/(n-p-1)
    adjusted_r2
    reg.predict(1750)

Answer 1

正如你在代码中看到的，你的x有两个变量。卫星导航仪 和 Rand 1,2,3. 这意味着，你需要提供一个 二维输入 例如，你的预测方法。

reg.predict([[1750, 1]])

返回:

>>> array([1.88])

你面临着这个错误，因为你没有提供第二个值（用于预测方法的 Rand 1,2,3 变量）。) 注意，如果这个变量不重要，你应该从你的x数据中删除它。

Answer 2

这个模型是将两个输入(SAT 和 Rand 1,2,3)到一个单一的输出(GPA)，因此需要一个由两个元素组成的列表作为有效预测的输入。我猜测 1750 你所提供的东西是为了成为 SAT 值，但您还需要提供 Rand 1,2,3 价值。类似于 [1750, 1] 会工作。