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Python 使用决策树的自定义数据预测

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我正在使用
train\u test\u split
来训练模型，并使用
predict
检查结果。如何继续预测附加数据的标签，例如，从测试集或从用户输入中预测？

您可以使用自定义数据进行预测，只要它的数量、顺序和特征类型与您在
数组中的训练数据相同，而不是在
列表中。如果您满足这些条件，您可以使用正常的
predict（）
方法将该数组发送到模型进行预测。
您还可以使用predict函数对单个观测值进行预测。我假设预测是指sklearn package的predict函数
train\u test\u split
将数据集拆分为数据集进行训练和测试。模型训练完成后，您可以保存它，并使用
predict（）
方法评估新数据，无论它来自何处，只要它符合训练数据的格式。我编辑了这个问题以改进公式，以反映我（显然还有其他人）对它的理解。