sklearnのpredictメソッドで1サンプルのみの出力を得る方法が分からない

Question

PythonのsklearnのライブラリであるRandomForestRegressorを使用しているのですが、1サンプルにおける出力を得ようとして以下の処理を行いました。

output = rfc.predict(train_x.iloc[[0],:])

train_xは予め学習データを読み込んであるDataFrameで、ilocで最初のサンプルの行と全ての特徴である列を取得してpredictを呼び出しています。これを実行すると、以下のようなエラーが発生しました。

Reshape your data either using array.reshape(-1, 1) if your data has a single feature or array.reshape(1, -1) if it contains a single sample.

つまり、一次元の列もしくは行ベクトルの形だと正常に処理が行われないということがと思うのですが、個人的には1サンプルだけの出力を得ることができないのが疑問に感じております。そもそも1サンプルのみのpredictが不可能なのか、可能であればどのように処理すれば可能であるか教えていただきたいです。

Comments

[toast-uz]

以下を実行しても特にエラーは出ませんので、もっと全体のソースを教えていただけますか？

from sklearn import datasets
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor as RFR
from sklearn.model_selection import train_test_split

boston = datasets.load_boston()
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(boston.data, boston.target, test_size=0.2)
rfc = RFR()
rfc.fit(x_train, y_train)

df_x_test = pd.DataFrame(x_test)
output = rfc.predict(df_x_test.loc[[0], :])

[mmtaro000]

predictの引数を上記のように変更したところ無事実行できました
ありがとうございます。

[toast-uz]

あれ？よくわかっていないです。元のソースから何を変更しましたでしょうか？

[mmtaro000]

スペルミスでした。お手数おかけいたしました

[toast-uz]

どこがスペルミスなのでしょうか？

Answer 1

スペルミスでした。お手数おかけいたしました。