Python脚本中的错误“预期的2D数组，而是获取了1D数组：”？

Question

我正在按照本教程进行ML预测：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import style

style.use("ggplot")
from sklearn import svm

x = [1, 5, 1.5, 8, 1, 9]
y = [2, 8, 1.8, 8, 0.6, 11]

plt.scatter(x,y)
plt.show()

X = np.array([[1,2],
             [5,8],
             [1.5,1.8],
             [8,8],
             [1,0.6],
             [9,11]])

y = [0,1,0,1,0,1]
X.reshape(1, -1)

clf = svm.SVC(kernel='linear', C = 1.0)
clf.fit(X,y)

print(clf.predict([0.58,0.76]))

我正在使用Python 3.6，但出现错误“预期的2D数组，而是获取1D数组：”我认为该脚本适用于旧版本，但是我不知道如何将其转换为3.6版本。

已经尝试使用：

X.reshape(1, -1)

Answer 1

您只需要为该predict方法提供相同的2D数组，但要提供一个（或多个）要处理的值。简而言之，您可以替换

[0.58,0.76]

用

[[0.58,0.76]]

它应该工作。

编辑：这个答案变得很流行，所以我想我将添加有关ML的更多解释。简短的版本：我们只能predict在与训练数据（X）具有相同维数的数据上使用。

在所讨论的示例中，我们给计算机添加了一堆行X（每个行有2个值），并在中显示了正确的响应y。当我们想predict使用新值时，我们的程序期望的是相同的-
一堆 行。即使我们只想对一行（具有两个值）进行处理，该行也必须是另一数组的一部分。