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                            /機(jī)器學(xué)習(xí)
                        
                        /人工智能數(shù)學(xué)基礎(chǔ)與Python實(shí)戰(zhàn)

代碼能運(yùn)行，結(jié)果和老師的也是一樣，但是程序有個(gè)warning

UserWarning:?X?does?not?have?valid?feature?names,?but?CategoricalNB?was?fitted?with?feature?names
??warnings.warn(

怎么調(diào)整都不行

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李某人方文

2021-12-01

源自：人工智能數(shù)學(xué)基礎(chǔ)與Python實(shí)戰(zhàn) 4-4

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程少愛珍
2022-02-18

#測試樣本
#x_test=np.array([[0,0,0,1,1,0]])
x_test?=?pd.DataFrame([[0,0,0,1,1,0]],?columns=list(['gender','age','status','city','cost','device']))
print(x_test)
#x_feature_name=np.array(['gender','age','status','city','cost','device'])
#print(x_test)
y_test_pred_prob=model.predict(x_test)
print(y_test_pred_prob)

測試數(shù)據(jù)類型的問題
x_test=np.array([[0,0,0,1,1,0]])??是numpy里的ndarry類型；只有數(shù)據(jù)

要用pandas中DataFrame類型，這種類型里面包含feature_name，不會有warning.