Machine learning 机器学习的测试数据需要有列名吗？

假设我有一个如下的训练数据：

Age:12   Height:150   Weight:100     Gender:M
Age:15   Height:145   Weight:80      Gender:F
Age:17   Height:147   Weight:110     Gender:F
Age:11   Height:144   Weight:130     Gender:M

在我训练数据并获得模型后，如果我需要通过一次测试观察以进行预测，我是否需要发送列名称如下的数据

Age: 13   Height:142  Weight :90  

在某些情况下，我看到有人在没有列名的数组中发送测试数据。我不确定算法是如何工作的

---

注意：我使用的是python scikit learn，我的培训数据是一个数据帧。所以我不确定我的测试数据是否也应该是数据帧格式的

你在预测性别吗

如果是，那么是的。您的输入是以下列的记录：

年龄

、

身高

和

体重

否则，您将在缺少

Gender

值的记录上进行预测。如果您的模型不允许缺少字段/列，您可能会得到一个

KeyError

我不确定我的测试数据是否也应该是数据帧格式

简言之：是的

通常您会这样做：

# X is your input data, the format depends on how your model (pre)process the data.
# It could be a numeric matrix, a list of dict's, a list of strings, etc.
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y)
# Fit and validate.
clf.fit(X_train, y_train)
y_pred = clf.predict(X_test)

---

因此，您的训练和测试数据采用相同的格式，或者至少采用兼容的格式（即：熊猫数据帧与

目录的
列表兼容）。
您是否预测性别

如果是，那么是的。您的输入是以下列的记录：
年龄
、
身高
和
体重

否则，您将在缺少
Gender
值的记录上进行预测。如果您的模型不允许缺少字段/列，您可能会得到一个
KeyError

我不确定我的测试数据是否也应该是数据帧格式

简言之：是的

通常您会这样做：

# X is your input data, the format depends on how your model (pre)process the data.
# It could be a numeric matrix, a list of dict's, a list of strings, etc.
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y)
# Fit and validate.
clf.fit(X_train, y_train)
y_pred = clf.predict(X_test)

因此，您的列车和测试数据采用相同的格式，或者至少采用兼容的格式（即：熊猫数据帧与dict的
列表兼容）。
谢谢罗兰多。。考虑到我已经训练了足够多的数据，使用TraceTestTythS分裂或K-折叠CV，并完成了评估。现在，我只需要发送一个测试观察值进行预测（假设我正在从前端工具传递数据），我需要找到一种方法，将来自用户的输入数据作为数据帧放入相应的列名中，并将其传递给预测函数，对吗？@GopalK没有看到您的代码，很难判断您是否严格需要传递数据帧。但是是的，
predict
的输入是一个观察数组，其格式与您传递给
fit
的格式相同。谢谢罗兰多。。考虑到我已经训练了足够多的数据，使用TraceTestTythS分裂或K-折叠CV，并完成了评估。现在，我只需要发送一个测试观察值进行预测（假设我正在从前端工具传递数据），我需要找到一种方法，将来自用户的输入数据作为数据帧放入相应的列名中，并将其传递给预测函数，对吗？@GopalK没有看到您的代码，很难判断您是否严格需要传递数据帧。但是是的，
predict
的输入是一个观察值数组，其格式与传递给
fit
的格式相同。