我正在学习机器学习，视频课程中讲师展示了如何使用sklearn中的predict函数预测单一值。他只是用一个浮点数参数执行它，并且运行良好。但是当我尝试同样操作时，我收到了一个ValueError：

>linear_regressor.predict(6.5)ValueError: Expected 2D array, got scalar array instead:array=6.5.Reshape your data either using array.reshape(-1, 1) if your data has a single feature or array.reshape(1, -1) if it contains a single sample.

我尝试了重塑数据但得到了相同的错误：

lvl_of_interest =  np.array([6.5])np.reshape(lvl_of_interest,(1,-1))linear_regressor.predict(6.5)

请告诉我是否是因为库版本之间的变化（课程已经有几年了）。并且如何能够为一个样本获取一个特征？

回答：

有两个问题：

• 你重塑了数组但仍然用同一个浮点数调用predict（而不是重塑后的数组，即linear_regressor.predict(6.5) 而不是 linear_regressor.predict(lvl_of_interest)）

• 此外，np.reshape应该重新赋值：

  lvl_of_interest =  np.array([6.5])lvl_of_interest = np.reshape(lvl_of_interest,(1,-1))linear_regressor.predict(lvl_of_interest)

或者在一行中：linear_regressor.predict(np.array([6.5]).reshape(1,-1))

（注意：如果你检查形状，你将一个（1,）数组转换成了一个（1,1）数组）