如何重塑决策树的数据？

Question

我正在学习机器学习课程，并按照说明操作了一个简单的决策树示例。代码有效，直到我预测结果。我收到以下错误：

"ValueError: 预期 2D 数组，得到 1D 数组： 数组=[10。 1. 4. 0. 0. 0.]。 如果您的数据具有单个特征，则使用 array.reshape(-1, 1) 重塑您的数据，如果它包含单个样本，则使用 array.reshape(1, -1)。"

代码： clf = RandomForestClassifier(n_estimators=10) clf = clf.fit(X, y)

print(clf.predict([10, 1, 4, 0, 0, 0]))
print(clf.predict([10, 0, 4, 0, 0, 0]))

我不完全确定如何“重塑”预测调用。我试着用谷歌搜索它，但这些答案对我来说没有意义。

Answer 1

只需在您的预测函数中传递 [[10,1,4,0​​,0,0]] 而不是 [10,1,4,0​​,0,0]，通过传递一维数组意味着您传递 6具有单个特征的示例，现在通过将其设为 2D，这意味着您正在传递一个具有 6 个特征的示例，您已经在这些特征上训练了模型