如何在python中预测结果？

我有以下代码，其中我根据4个输入值预测一个值：

import numpy as np
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neural_network import MLPClassifier

data = np.loadtxt('C:/Users/hedeg/Desktop/RulaSoftEdgePrediction.txt')

X_train = np.array(data[0:3500,0:4])
y_train = np.array(data[0:3500,4])


X_test = np.array(data[3500::,0:4])
y_test = np.array(data[3500::,4])

clf = MLPClassifier(solver='lbfgs', alpha=1e-5,hidden_layer_sizes=(5, 2), random_state=1)
clf.fit(X_train, y_train)

我得到这个错误消息：

raise ValueError("Unknown label type: %s" % repr(ys))
ValueError: Unknown label type: (array([1. , 1.1, 1.2, ..., 3. , 3. , 3. ]),)

如何解决此问题？

尝试使用以下方法：

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.datasets import make_blobs
# generate 2d classification dataset
X, y = make_blobs(n_samples=100, centers=2, n_features=2, random_state=1)
# fit final model
model = LogisticRegression()
model.fit(X, y)

# example of training a final classification model
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.datasets import make_blobs
# generate 2d classification dataset
X, y = make_blobs(n_samples=100, centers=2, n_features=2, random_state=1)
# fit final model
model = LogisticRegression()
model.fit(X, y)

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始终将完整的错误消息（从单词“Traceback”开始）作为文本（而不是屏幕截图）进行讨论（不是评论）。还有其他有用的信息。看起来元组使用单数组

（数组，）

，而不是直接数组-也许这就是问题所在<代码>数据已经是

数组

了，我不知道你为什么要用

y\u train=np.arrray（data[…]）

而不是

y\u train=data[…]

一开始你可以用

print（）

检查变量中的内容，比如从标签上打印（y\u train），

print（type（y\u train））

（如错误消息所示）您似乎遇到了回归问题，您尝试使用分类模型（

mlpclassizer

）来解决。如果您尝试预测值，为什么要使用分类器算法？