如何启动机器学习模型？

Question

首先感谢您抽出宝贵时间阅读我的问题。我已经用一个数据集（关于癌症的著名模型）做了一个机器学习模型，我想知道如何预测新变量的结果。我认为我必须（通常）继续训练数据以获得更多准确数据用于我的预测，但对于预测新数据，¿就像将测试数据（y 变量）更改为新数据一样简单？ 非常感谢您抽出宝贵时间，任何帮助将不胜感激。

Answer 1

您可能正在使用来自sklearn.svm 的SVC 类。 使用fit 方法拟合模型后，您可以使用predict 方法预测新数据。见here。

顺便说一句：对于支持向量机，您不必多次拟合数据。也许您将其与神经网络混淆了。

Answer 2

如果您说的是要更改测试数据中的特征数量，那么您不能这样做。

训练集和测试集的特征数量必须相同。 但是，如果您的测试数据包含训练数据中不存在的某种类别变量，那么您最好使用一个额外类别作为“其他”的“NONE”来训练您的模型。

这样，当您在测试数据中遇到新类别的分类变量时，您可以将其更改为“NONE”或“Others”，并对您的训练模型进行预测。

这样它不会破坏你的模型。

希望我能正确理解您的问题。