Python 如何为我训练的机器学习模型提供输入以预测输出？

我训练了一个机器学习模型，用过去5年的数据预测西红柿的价格。现在我想提供一些信息作为输入，以获得预测的输出，但我不知道如何做到这一点。这些是我用来训练模型地区名称、市场名称、品种、等级、模式价格、年、月和日的特征

#XGBoost
xgbm = XGBRegressor()
xgbm.fit(x_train,y_train)
preds = xgbm.predict(x_test)

rmse = np.sqrt(mean_squared_error(y_test, preds))
print("RMSE: %f" % (rmse))

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RMSE:0.285714

如果您已经阅读了一个csv文件，那么您需要确保具有相同名称的文件存在于同一目录中。如果您使用熊猫创建数据帧，那么

import pandas as pd
df = pd.read_csv('filename.csv')

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如果您想提供原始输入，请参考官方

我已经使用数据对我的模型进行了训练，现在我想提供一些原始数据作为输入，以便我训练过的模型将为我提供番茄的预测价格，让我回复您