Sklearn中出现ValueError：期望二维数组却得到标量数组的问题排查

错误原因 #

你调用reg.predict(750)时传入的是标量值750，但sklearn的LinearRegression.predict()方法要求输入必须是二维数组——这和你训练模型时传入的x_matrix（形状为(n_samples, 1)的2D数组）维度必须保持一致。哪怕只预测单个样本，也需要把输入包装成符合要求的二维结构。

修复方法 #

有两种简单的修改方式：

1. 把标量转成二维数组（和训练时的处理逻辑一致）：

reg.predict(np.array(750).reshape(-1, 1))

2. 直接传入嵌套列表的二维结构：

reg.predict([[750]])

补充说明 #

训练时你把x转成x_matrix是因为LinearRegression.fit()同样要求特征输入为二维数组，但预测阶段容易忽略这个要求——记住：sklearn所有监督学习模型的predict()方法，输入的特征维度必须和训练时的特征维度完全匹配。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者pomens