无法在python中使用给定值进行预测

Question

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

dataset = pd.read_csv('poly.csv')
x = dataset.iloc[:,1:2].values
y = dataset.iloc[:,3:4].values

from sklearn.model_selection import train_test_split

x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x,y,train_size = 0.8, shuffle= False, random_state = 0)

from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures

poly_reg = PolynomialFeatures(degree=3)
x_poly = poly_reg.fit_transform(x)
poly_reg.fit(x_poly, y)

from sklearn.linear_model import LinearRegression

reg = LinearRegression()
reg.fit(x_poly, y)

reg.predict([[13000]])

数据集

https://drive.google.com/open?id=10kbNBEEvShSZ_svxrYxPNXinB9Jw1f61

错误：

...：reg.predict（[[13000]]）C：\ ProgramData \ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ sklearn \ model_selection_split.py：2026：FutureWarning：从版本0.21开始，test_size将始终作为补充除非同时指定了train_size。 FutureWarning）追溯（大多数最近通话结束）：

文件“”，第24行，在reg.predict（[[13000]]）

文件“ C：\ ProgramData \ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ sklearn \ linear_model \ base.py”，预测中的第256行返回self._decision_function（X）

文件“ C：\ ProgramData \ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ sklearn \ linear_model \ base.py”，_decision_function中的第241行density_output = True）+ self.intercept _

文件“ C：\ ProgramData \ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ sklearn \ utils \ extmath.py”，第140行，在safe_sparse_dot中返回np.dot（a，b）

ValueError：形状（1,1）和（4,1）不对齐：1（dim 1）！= 4（dim 0）

Answer 1

您首先需要变换要对其进行预测的x值。因此，您只需要将最后一行更改为：

reg.predict(poly_reg.fit_transform([[13000]]))

然后应该可以正常工作。