predict(x-value)获得y-value答案之前，它基本上一直有效。 下面是代码。
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
df = pd.read_csv('linear_data.csv')
x = df.iloc[:,:-1].values
y = df.iloc[:,1:].values
x_train, x_test, y_train, y_test= train_test_split(x,y,test_size=1/3,random_state=0)
reg = LinearRegression()
reg.fit(x_train, y_train)
y_predict = reg.predict(x_test)
y_predict_res = reg.predict(11) --> #This is the error! 11 is the number of years to predict the salary
print(y_predict_res)
我得到的错误是：[ValueError：预期的2D数组，改为标量数组：array = 11。如果您的数据有一个数组，请使用array.reshape（-1，1）重塑数据。单个要素或array.reshape（1，-1）（如果包含单个样本）。错误消息对我没有多大帮助，因为我不明白为什么需要重塑它。
类似数组或稀疏矩阵，形状（n_samples，n_features）] >>，这意味着它不能是单个数字。数字/值必须是数组的一部分。