我正在使用 Sklearn.preprocessing 对分类数据进行预处理（独热编码）。

onehotencoder = OneHotEncoder()pre_loc_data1 = onehotencoder.fit_transform(pre_loc_data1.astype(str)).toarray()print(pre_loc_data1)X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(pre_loc_data1, pre_loc_target, test_size=0.2)

这里的 X-train 是经过编码的数据。如果我将 y_train 数据提供给模型进行预测，一切正常，因为它也是编码后的数据。但我想使用单个记录作为模型的输入来进行预测，而不需要编码，比如下面这样：

(clf.predict(['Hyderabad / Secunderabad','0 Year(s) 8 Month(s)','android','java']))

如何将此类数据作为输入提供给模型进行测试？

提前感谢！

回答：

你需要对输入应用 onehotencoder（假设 clf 是你的训练模型）：

clf.predict(onehotencoder.transform([['Hyderabad / Secunderabad','0 Year(s) 8 Month(s)','android','java']]))