python-2.7 - 具有单个样本的Sklearn火车模型引发了DeprecationWarning

这是下面的代码：

我有一个features数组和一个用于训练labels的model.pkl数组

但是，当我想在模型中添加single sample时，会出现warning波纹管。

from sklearn import tree
from sklearn.externals import joblib

features = [[140, 1], [130, 1], [150, 0], [170, 0]]
labels = [0, 0, 1, 1]

# Here I train the model with the above arrays
clf = tree.DecisionTreeClassifier()
clf = clf.fit(features, labels)
joblib.dump(clf, 'model.pkl')

# Now I want to train the model with a new single sample
clf = joblib.load('model.pkl')
clf = clf.fit([130, 1], 0) # WARNING MESSAGE HERE!!

这是warning：

        /usr/local/lib/python2.7/dist-packages/sklearn/utils/validation.py:386:
 DeprecationWarning:
    Passing 1d arrays as data is deprecated in 0.17 and willraise ValueError in 0.19.
    Reshape your data either using X.reshape(-1, 1)
if your data has a single feature or X.reshape(1, -1)
if it contains a single sample.  DeprecationWarning)

我已经读过this。
但是似乎我的例子是不同的。

如何每次使用一个样本训练模型？

谢谢

最佳答案

如果您阅读错误消息，您会看到很快将不支持传递一维数组。相反，您必须确保单个样本看起来像一个样本列表，其中只有一个。在处理NumPy数组（推荐）时，可以使用reshape(-1, 1)，但是在使用列表时，将执行以下操作：

clf = clf.fit([[130, 1]], [0])