我在以下这行代码中遇到了”invalid index to scalar variable”错误：

predicted = [[index, x[1]] for index, x in enumerate(rf.predict(test), start = 1)]

我知道有类似的解决方案，但我需要在我的代码中输出一个包含两列的结果，第一列是索引，第二列是预测结果。因此，我使用了enumerate方法来从1到n计数索引，但我不知道如何修复这个错误，因为我对Python和列表推导式等内容还不熟悉。感谢任何帮助。

def main():        dataset = genfromtxt(open('train.csv', 'r'), delimiter = ',', dtype = 'int64')[1:]    target = [x[0] for x in dataset]    train = [x[1:] for x in dataset]    test = genfromtxt(open('test.csv', 'r'), delimiter = ',', dtype = 'int64')[1:]    rf = RandomForestClassifier(n_estimators = 1000, n_jobs = CPU)    rf.fit(train, target)    predicted = [[index, x[1]] for index, x in enumerate(rf.predict(test), start = 1)]    savetxt('submission_randomf2.csv', predicted, delimiter=',', fmt='%d,%f', header='ImageId,Label', comments = '')    if __name__ == "__main__":    main()   

回答：

这里rf.predict(test)是一个一维数组，因为输出维度为1（参见文档）。

尝试以下方法：

predicted = [[index, x] for index, x in enumerate(rf.predict(test), start = 1)]