我试图使用 XGBoost 创建模型。
看起来我成功地训练了模型，然而，当我尝试预测测试数据并查看实际预测结果时，遇到了以下错误：
ValueError: 数据必须是一维的
这是我尝试预测数据的方式：
from dask_ml.model_selection import train_test_splitimport daskimport xgboostimport dask_xgboostfrom dask.distributed import Clientimport dask_ml.model_selection as dcv#分割数据x_train,x_test,y_train,y_test=train_test_split(x,y,test_size=0.33,random_state=42)client = Client(n_workers=10, threads_per_worker=1)#尝试进行超参数运行model_xgb = xgb.XGBRegressor(seed=42,verbose=True)params={ 'learning_rate':[0.1,0.01,0.05], 'max_depth':[1,5,8], 'gamma':[0,0.5,1], 'scale_pos_weight':[1,3,5]}grid_search = GridSearchCV(model_xgb, params, cv=3, scoring='neg_mean_squared_error')grid_search.fit(x_train, y_train)#使用最佳参数训练数据bst = dask_xgboost.train(client, grid_search.best_params_, x_train, y_train, num_boost_round=10)#预测数据dask_xgboost.predict(client, bst, x_test).persist()最后一行使用 predict 可以工作，但当我在末尾添加 compute 以查看实际数组时，我得到了维度错误：
dask_xgboost.predict(client, bst, x_test).persist().compute()>>>ValueError: 数据必须是一维的如何使用 .predict 获取预测结果？
回答：
如 pip 页面中对 dask-xgboost 的说明：
Dask-XGBoost 已被废弃且不再维护。此项目的功能已直接包含在 XGBoost 中。要一起使用 Dask 和 XGBoost，请使用 xgboost.dask 代替 https://xgboost.readthedocs.io/en/latest/tutorials/dask.html.您提供的代码中缺少一些赋值和表达式（例如，x 是如何定义的，GridSearchCV 从哪里导入）。以下是一些可能需要更改的地方：
# 注意 .daskmodel_xgb = xgb.dask.DaskXGBRegressor(seed=42, verbose=True)grid_search = GridSearchCV(model_xgb, params, cv=3, scoring='neg_mean_squared_error')grid_search.fit(x_train, y_train)#使用最佳参数训练模型model_xgb.client = clientmodel_xgb.set_params(grid_search.best_params_)model_xgb.fit(X_train, y_train, eval_set=[(X_test, y_test)])