scikit-learnのpredictの内容をfor文ごとに初期化したい

Question

scikit-learnのpredictの内容をfor文ごとに初期化したいです．
例えば，下のようなコードで，毎回"1"という結果が返されるとして，

loaded_model = pickle.load(open("test.sav", 'rb'))

for i in range(10):
	print(loaded_model.predict(i))

このままだと
1回目 [1]
2回目 [1 1]
3回目 [1 1 1]
～
10回目[1 1 1 1 1 1 1 1 1 1]

のような結果になってしまうので，

1回目 [1]
2回目 [1]
3回目 [1]
～
10回目[1]

のようにしたいです．

--追記
後の結果から，前の結果の差分をとるというやり方を
考えましたが，リストが大きくなってしまうためそれは避けたいです．

Comments

[hayataka2049]

なぜその結果になるのかがわかりません。具体的なコードなど、追加の情報が必要です。

[aqufiz]

すみません，検証をしていたため返信が遅くなってしまいました．
OpenCVを用いて動画を読み取って，それを機械学習のパラメータとしています．
その際に，動画の読み取りをデーモン化しているのに関係がありそうです．

[aokikenichi]

「10回目[1 1 1 1 1 1 1 1 1 1]
のような結果になってしまうので，」

結果が過去累積のリストになるということでしょうか？であれば[1, 1, ..., 1]かと思いますが？リスト型でもないのでしょうか？

デーモン云々も分かりません。モデルはすでにバイナリファイルに固定としてあるので。

Answer 1

分からないですが、言われているような結果になるとして、

forで回して指定回数分予測結果を得るなら別に「後の結果から，前の結果の差分をとるというやり方」
はせず、最後の結果を分割すればよろしいかと。

「リストが大きくなってしまうためそれは避けたい」のであり、本当に結果がリストになるのであれば
単に毎回

loaded_model.predict(i).pop()

すればよろしいかと。