Я пытаюсь найти прогнозируемое значение Y (вывод числовой) с входными данными x, используя строки (например, тип бизнеса, отдел и регион). После использования:
print(model.predict([['Finance and Control'], ['EMEA'], ['Professional Services']]))
он вернул эту ошибку: AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'predict'
import pickle
model = pickle.load(open('model3.pkl','rb'))
print(model.predict([['Finance and Control'], ['EMEA'], ['Professional Services']]))
Я столкнулся с подобной проблемой, хотя без дополнительного контекста я не уверен, что наши ошибки связаны с той же проблемой. Однако решение, к которому я пришел, может помочь кому-то в будущем, когда они пойдут в кроличью нору SO.
Используя sklearn-0.20,
import joblib
model = joblib.load('model.pkl')
model.predict(previously_loaded_data)
В результате
AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'predict'
Однако следующее позволило мне загрузить фактическую модель и использовать ее метод прогнозирования:
from sklearn.externals import joblib
model = joblib.load('model.pkl')
model.predict(previously_loaded_data)
sklearn.externals.joblib устарело с sklearn-0.23+, но для моего варианта использования требуется sklearn-0.20.
