Home IT技术 为什么我们在使用线性回归的predict()方法预测结果时必须重塑数组值 为什么我们在使用线性回归的predict()方法预测结果时必须重塑数组值 IT技术 xiaolong · 2025年5月28日 · 0 Comment 在进行预测时,必须将输入作为2-D数组提供给predict()方法。为什么这是必要的? 回答: predict方法要求参数为2-D数组,因为它会将行和列转换为特征和观测向量 相关文章: 在Tensorflow.js中尝试LSTM模型时遇到输入形状问题 故障排除ML.NET机器学习模型问题 如何在多类分类设置中从Logitboost算法中提取特征重要性? 时间序列预测 | 训练模型 ML.Net 准确率始终为100% 神经网络可以输出不规则形状的矩阵吗? 在哪里设置n_jobs:在估计器中还是在GridSearchCV中? Batchnorm2d Pytorch – 为什么要将通道数传递给批规范化? Keras-Model 在更改输出层形状时无法正常训练(Keras) 在R中进行曲线/线性拟合 machine-learning