我有一个训练好的机器学习模型需要部署。它是用多个特征训练的，但是如何使用该模型对多特征数据进行预测呢？例如，我需要使用这些特征数据来预测结果：

input = [46.8,11,7,0.686563,6.540829e-08,1.133174e-09]

我使用了以下代码，但似乎predict()方法只能处理单一特征数据。

from sklearn.externals import joblibmodel = joblib.load('SVM_LINEAR')model.predict([46.8,11,7,0.686563,6.540829e-08,1.133174e-09])

回答：

我想你需要创建一个特征的numpy数组，然后将其传递给model.predict，例如：

import numpy as npfrom sklearn.externals import joblibmodel = joblib.load('SVM_LINEAR')model.predict(np.asarray([46.8,11,7,0.686563,6.540829e-08,1.133174e-09]))

或者你可以尝试这样做：

import numpy as npfrom sklearn.externals import joblibmodel = joblib.load('SVM_LINEAR')model.predict([[46.8,11,7,0.686563,6.540829e-08,1.133174e-09]])