如何在Python中手动向预测模型传递值？

这是一个新手问题，但我确实是个新手。我能很好地跟随这个关于构建预测模型的例子：

我的问题是，现在我已经构建了这个模型，我如何手动输入这些值来查看这是哪种鸢尾花：[5.1,3.5,1.4,0.2]。

我知道我需要使用model.predict()，但我似乎无法将数据格式化正确或使其适应。

我只是试图通过剖析这个例子来学习。谢谢你。

回答：

在进行预测部分，作者有一行代码

predictions = knn.predict(X_validation)

你传递给predict方法的参数不需要是一整张表。你也可以传递单行数据。只要确保你传递的行的方向与你训练时使用的数据相同即可。

例如，如果你使用数据框作为输入，你可能做了类似这样的事情：

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datapoint对象通过你为准备训练数据所做的所有预处理（例如缩放器、独热编码等），然后将其传递到模型的predict方法中：

datapoint_predict = knn.predict(datapoint)

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