如何手动将值传递给Python中的预测模型

Question

这是一个新的问题，但我是一个新问题。因此，我可以按照构建预测模型的示例来遵循：

https://machinelearningmastery.com/machine-learning-in-python-step-by-step/

我的问题是，既然我已经建立了这个模型，那么我如何手动通过这些值，以查看这是什么样的虹膜：[5.1,3.5,1.4,0.2]。

我知道我需要使用model.predict（），但是我似乎无法以正确的格式/fit获取数据。

我只是想通过解剖示例来学习。谢谢。

Answer 1

在"制作预测"部分中，作者具有行

predictions = knn.predict(X_validation)

您传递给预测方法的论点不需要整个表。您也可以将一行传递给它。只需确保您传递的行的方向与您训练的数据相同。

例如

pd.DataFrame({"x1": [1,4,2,1,4,1], "x2": [7,9,7,7,6,8], ...})

那么，您可以做

datapoint = pd.DataFrame({"x1": [1], "x2": [8], ...})

将DataPont对象通过您为准备好培训数据的所有准备工作（例如，缩放器，onehot等），然后将其传递到模型的预测方法中：

datapoint_predict = knn.predict(datapoint)