我刚开始接触机器学习领域，在学习回归分析时有一些疑问

1: 在练习使用 sklearn 学习回归模型的预测方法时，遇到了下面的错误。

代码:

sklearn.linear_model.LinearRegression.predict(25)

错误: “ValueError: Expected 2D array, got scalar array instead: array=25. 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.”

我需要传递一个二维数组吗？在 sklearn 文档页面上查看了，没有找到关于版本更新的任何信息。**我在 Kaggle 上运行我的代码
https://www.kaggle.com/aman9d/bikesharingdemand-upx/

2: 数据集的索引会影响模型的得分（权重）吗？

回答：

首先，你应该按照你的使用方式放置你的代码:

# 导入，实例化，拟合from sklearn.linear_model import LinearRegressionlinreg = LinearRegression()linreg.fit(X, y)# 使用预测方法linreg.predict(25)

因为你在问题中发布的代码无法正确执行，predict 方法对于 LinearRegression 类来说不是静态方法。

当你拟合一个模型时，第一步是识别输入数据的类型，在你的例子中会类似于 X，这意味着如果你传递的形状与 X 不同的数据给模型，它会引发错误。

在你的例子中，X 似乎是一个只有1列的 pd.DataFrame() 实例，这应该可以用一个表示样本数量和特征数量的二维数组来替换，所以如果你尝试:

linreg.predict([[25]])

应该可以工作。

例如，如果你正在尝试一个包含多于1个特征（即列）的回归，比如 temp 和 humidity，你的输入看起来会像这样:

linreg.predict([[25, 56]])

希望这能帮助你，并且始终牢记你的数据的形状。

文档: LinearRegression fit

X : array-like or sparse matrix, shape (n_samples, n_features)