Machine learning 如何使用在数据集上训练的SVC ML模型预测新患者的结果_Machine Learning

Machine learning 如何使用在数据集上训练的SVC ML模型预测新患者的结果

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Machine learning 如何使用在数据集上训练的SVC ML模型预测新患者的结果,machine-learning,Machine Learning,数据说明：模型的精度为1.0 如何输入新患者的参数以获得该患者的预测？新患者不是来自此数据集我尝试输入新的患者信息，如下所示 New_patient = [70,1,0,2,2,10,40,2,20,68,1,2,0,1,1] clf.predict([New_patient]) 输出：ValueError:仅数据帧支持使用字符串指定列欢迎使用堆栈溢出。请添加更多信息，说明您已经尝试了什么以及为什么不起作用。谢谢。不过我确实编辑了这个问题。我可以让模型在测试数据上运行，但如何输入新患者的

数据说明：

模型的精度为1.0 如何输入新患者的参数以获得该患者的预测？新患者不是来自此数据集

我尝试输入新的患者信息，如下所示

New_patient = [70,1,0,2,2,10,40,2,20,68,1,2,0,1,1]
clf.predict([New_patient])

输出：ValueError:仅数据帧支持使用字符串指定列

欢迎使用堆栈溢出。请添加更多信息，说明您已经尝试了什么以及为什么不起作用。谢谢。不过我确实编辑了这个问题。我可以让模型在测试数据上运行，但如何输入新患者的数据，模型可以预测结果。

New_patient = [70,1,0,2,2,10,40,2,20,68,1,2,0,1,1]
clf.predict([New_patient])