我遇到了这个错误

ValueError: 预期是二维数组，但得到的是标量数组：array=6.5。请使用array.reshape(-1, 1)重塑你的数据，如果你的数据只有一个特征，或者使用array.reshape(1, -1)如果它包含一个样本。

在执行以下代码时

# SVRimport numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.svm import SVR# 加载数据集dataset = pd.read_csv('Position_Salaries.csv')X = dataset.iloc[:, 1:2].valuesy = dataset.iloc[:, 2].values# 将SVR拟合到数据集regressor = SVR(kernel = 'rbf', gamma = 'auto')regressor.fit(X, y)# 预测新结果 y_pred = regressor.predict(6.5)

回答：

你需要理解SVM是如何工作的。你的训练数据是一个形状为(n_samples, n_features)的矩阵。这意味着，SVM在n_features维的特征空间中运作。因此，它不能为标量输入预测值，除非n_features为1。你只能为维度为n_features的向量预测值。所以，如果你的数据集有5列，你可以为任意5列的行向量预测值。请看下面的例子。

import numpy as npfrom sklearn.svm import SVR# 数据：200个实例，每个实例有5个特征X = randint(1, 100, size=(200, 5))y = randint(0, 2, size=200)reg = SVR()reg.fit(X, y)y_test = np.array([[0, 1, 2, 3, 4]])    # .predict的输入必须是二维的reg.predict(y_test)