考虑到这个讨论，我仍然无法理解如何知道模型期望输入必须是某种格式的原因。

根据错误消息，你的输入数据格式是 [45000, 50000, 60000, …]。但是模型期望的输入格式是像 [[45000], [50000], [60000], …] – 一个列表的列表。因此，reshape(-1, 1) 只是改变了格式。

为什么 y 不需要是二维数组？为什么只有 X 必须是？

回答：

从sklearn.svm.SVC的文档中，对于predict方法：

参数

X: {array-like, sparse matrix} of shape (n_samples, n_features) or (n_samples_test, n_samples_train)

对于 kernel=”precomputed”，X 的预期形状是 (n_samples_test, n_samples_train)。

因此，即使你只有一个值X需要预测，你的输入形状也需要是(1, n_features)，因为你的nsamples等于1，而不是(n_features)，这是不被支持的格式。