这是一个新手问题，但我是新手。因此，我可以按照这个示例构建预测模型:
https://machinelearningmastery.com/machine-learning-in-python-step-by-step/
我的问题是，现在我已经构建了这个模型，我如何手动传入这些值来查看这是什么类型的 Iris:[5.1,3.5,1.4,0.2]。
我知道我需要使用 model.predict()，但我似乎无法获得正确格式/适合的数据。
我只是想通过剖析这个例子来学习。谢谢。
最佳答案
在 Make Predictions部分，作者有行
predictions = knn.predict(X_validation)
传递给预测方法的参数不需要是整个表。您还可以将一行传递给它。只需确保您传入的行的方向与您训练的数据相同。
例如，如果您使用数据帧作为输入，您可能会执行以下操作:
pd.DataFrame({"x1": [1,4,2,1,4,1], "x2": [7,9,7,7,6,8], ...})
那么，你可以这样做
datapoint = pd.DataFrame({"x1": [1], "x2": [8], ...})
将 datapont 对象传递给您为准备好训练数据所做的所有准备工作(例如，scaler、onehot 等)，然后将其传递到模型的预测方法中:
datapoint_predict = knn.predict(datapoint)
关于python - 如何在 Python 中手动将值传递给预测模型？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/46225334/