Pythonでk近傍法を実行すると，AttributeErrorが出ます。

Question

前提

Python初心者です。機械学習の知識は多少あります。

実現したいこと

KNeighborsRegressor()を用いて，簡単な回帰 (予測) を行いたい。

発生している問題・エラーメッセージ

AttributeError: 'list' object has no attribute 'shape'

該当のソースコード

import numpy as np
from sklearn import neighbors

# 評価値行列
rating_mtx = np.array([[5, 3, 4, 2, np.NaN],
              [3, 1, 2, 3, 3],
              [4, 3, 4, 2, 5],
              [3, 3, 1, 5, 4],
              [1, 5, 5, 2, 1]])

# 学習用データ
X = rating_mtx[1:5, 0:4] # 説明変数
y = rating_mtx[1:5, 4] # 目的変数

# 検証データ
x_suzuki = rating_mtx[0, 0:4]

# モデル構築
knn = neighbors.KNeighborsRegressor(3, weights='distance', metric='euclidean')
model = knn.fit(X, y)

# 評価値の推定
model.predict([x_suzuki])

試したこと

上記のコードは，(株)BrainPadの小田氏によるコードそのままですが，
最後のmodel.predict()のところでAttributeErrorが出ます。

引数のx_suzukiは，確かに二次元リストになっていると思うのですが，
うまく動きません。私のnumpy配列についての理解が不足しているため，
解決策を思い付くことができません。どなたか，ご教示いただけないでしょうか。

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

コーディング環境はGoogle Colaboratoryです。また，上記コードの引用元は次のURLです。
https://blog.brainpad.co.jp/entry/2017/02/03/153000

Comments

[jbpb0]

下記を実行して、表示される結果を比べてみてください

print([x_suzuki])
print(x_suzuki)
print(np.array([x_suzuki]))
print(x_suzuki.reshape(1,-1))

一つ目はリスト、二つ目はnumpy配列ですが1次元、どちらもダメです
(現状google colabに入ってるscikit-learn 1.0.2では)

print(model.predict([x_suzuki]))
print(model.predict(x_suzuki))

下の二つは2次元のnumpy配列なので大丈夫です

print(model.predict(np.array([x_suzuki])))
print(model.predict(x_suzuki.reshape(1,-1)))

Answer 1

scikit-learnのバージョンにより挙動が異なるようです。
1.1.1では正常、Colab上の1.0.2では提示エラーが出ました。
とりあえずmodel.predict(np.array([x_suzuki]))のようにnp.arrayにして渡すと動作します。

Comments

[tt_setsu01]

有り難うございます。scikit-learnのバージョンの違いによるものだとは・・・
大変勉強になりました。独学でPythonを勉強しているので，ご助言いただき，
本当に嬉しいです。感謝いたします。