Python 线性回归预测中的值误差；ValueError:形状（1,1）和（132132）未对齐：1（尺寸1）！=132（尺寸0）“；

我是机器学习和线性回归的新手，有人能帮我解决这个值错误的问题吗

“值错误：形状（1,1）和（132132）未对齐：1（尺寸1）！=132（尺寸0）”

运行此代码时，出现了一个错误：

回溯（最近一次呼叫最后一次）： 文件“linear_reg.py”，第33行，在 打印（模型预测（X） 文件“/usr/lib/python3/dist packages/sklearn/linear_model/base.py”，第200行，在predict中 返回自判定函数（X） 文件“/usr/lib/python3/dist packages/sklearn/linear\u model/base.py”，第185行，在决策函数中 密集_输出=真）+自截距_ 文件“/usr/lib/python3/dist-packages/sklearn/utils/extmath.py”，第184行，安全稀疏点 快速返回点（a，b）

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ValueError:形状（1,1）和（132132）未对齐：1（尺寸1）！=132（尺寸0）

您的特征尺寸输入

X

应为

132

；现在，它是

1

（标量）

我也是，我也犯了同样的错误

但是使用

reg.predict(np.array([[5989]]))

而不是先分配

X_ = [[5989]]
print(model.predict(X_))

因此，请直接使用：

reg.predict(np.array([[5989]]))

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问题解决了。

但我正在寻找基于单一GDP投入的预测生活满意度。你能帮我简单解释一下吗？我如何通过输入“X_”来预测生活满意度？

reg.predict(np.array([[5989]]))