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python - 如何部署机器学习模型以使用多个特征数据进行预测

问题描述

我有一个训练有素的机器学习模型需要部署。它使用多个特征进行训练，但是如何使用该模型来预测多个特征数据。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() 仅适用于单个特征数据。

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

标签： pythonmachine-learningpredict

解决方案

我认为您需要制作一个 numpy 功能数组，然后将其传递到model.predictie

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

或者你可以试试这个：

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

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