如何启动机器学习模型？

Question

首先感谢你花时间阅读我的问题。我用一个数据集（关于癌症的著名数据集）做了一个机器学习模型，我想知道如何预测新变量的结果。我认为我必须不断地训练数据（经常）以便在我的预测中使用更精确的数据，但是对于预测新的数据来说，就如将测试数据（y变量）更改为新的数据一样简单吗？ 非常感谢您抽出时间，如有任何帮助，我们将不胜感激。你知道吗

Answer 1

如果您是在改变测试数据中特性的数量，那么您不能这样做。你知道吗

在训练集和测试集中，特征的数量必须相同。 但是，如果您的测试数据中有某类分类变量，而这些变量在训练数据中并不存在，那么您最好使用一个额外的类别来训练您的模型，将所有特性的“其他”中的“无”作为“无”。你知道吗

这样，当您在测试数据中遇到新的分类变量类时，您就可以将其更改为“NONE”或“Others”，并对经过训练的模型进行预测。你知道吗

这样就不会破坏你的模型。你知道吗

我希望我能正确理解你的问题。你知道吗

Answer 2

您可能正在使用来自sklearn.svm的SVC类。 在用fit方法拟合模型之后，您可以用predict方法预测新数据。见here。你知道吗

顺便说一下：对于支持向量机，您不必多次拟合数据。也许你把它和神经网络混淆了。你知道吗