選択を解除した後に予測を読み込もうとしていますが、このエラーが発生します /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/lib/python3.6/site-packages/sklearn/ensemble/weight_boosting.py:29： DeprecationWarning：numpy.core.umath_testsは内部NumPyモジュールです インポートしないでください。将来的にはNumPyから削除される予定です リリース。 numpy.core.umath_testsからインポートinner1d /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/lib/python3.6/site-packages/sklearn/base.py:311： UserWarning：推定量DecisionTreeClassifierをからアンピックしようとしています バージョン0.19.2を使用する場合はバージョン0.20.2。これは破損につながる可能性があります コードまたは無効な結果。自己責任。 UserWarning） /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/lib/python3.6/site-packages/sklearn/base.py:311： UserWarning：推定量RandomForestClassifierをからアンピックしようとしています バージョン0.19.2を使用する場合はバージョン0.20.2。これは破損につながる可能性があります コードまたは無効な結果。自己責任。 UserWarning） トレースバック（最後の最後の呼び出し）：ファイル "rf_pred_model_tester.py"、 7行目 print（ 'Class：'、int（rf.predict（xx）））ファイル "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/lib/python3.6/site-packages/sklearn/ensemble/forest.py" 、 538行目、予測 proba = self.predict_proba（X）ファイル "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/lib/python3.6/site-packages/sklearn/ensemble/forest.py"、 581行目、predict_proba n_jobs、_、_ = _partition_estimators（self.n_estimators、self.n_jobs）ファイル "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/lib/python3.6/site-packages/sklearn/ensemble/base.py"、 153行目、_partition_estimators n_jobs = min（_get_n_jobs（n_jobs）、n_estimators）ファイル "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/lib/python3.6/site-packages/sklearn/utils/init.py"、 464行目、_get_n_jobs n_jobs <0の場合：TypeError： '<'は 'NoneType'と 'int'のインスタンス間ではサポートされていません これが私が実行しようとしているコードです ピクルスをインポート numpyをnpとしてインポート open（ 'rf_model_1'、 'rb'）をfとして使用： rf = pickle.load（f） xx = np.array（[67、17832、1、1、0、33、1941902452、36、33011.0、19、18、0、2、1]）。reshape（1、-1） print（ 'クラス：'、int（rf.predict（xx））） 私はこのような結果を期待しています： クラス：[0] jupyterでコードを実行すると正常に動作しますが、ターミナルで実行しようとするとエラーが発生します。
2021-01-16 08:13:16
あなたのエラーはそれを率直に言った： UserWarning：バージョン0.19.2を使用しているときに、バージョン0.20.2から推定量RandomForestClassifierをアンピックしようとしています。これにより、コードが壊れたり、結果が無効になる可能性があります。自己責任。 そして確かにそれが起こったことです。酸洗いするとき、RandomForestClassifierの属性n_jobsはNoneに保たれました。これは初期化のデフォルト値ですが、舞台裏では通常1に設定されています。n_jobsの詳細については、https：//scikit-learn.org/stable/glossary.html#term-n-jobsを参照してください。 あなたにとって、rfのn_jobsを1に設定すると、トリックが実行されます。 ピクルスをインポート numpyをnpとしてインポート open（ 'rf_model_1'、 'rb'）をfとして使用： rf = pickle.load（f） rf.n_jobs = 1 xx = np.array（[67、17832、1、1、0、33、1941902452、36、33011.0、19、18、0、2、1]）。reshape（1、-1） print（ 'クラス：'、int（rf.predict（xx））） | 非常に活発な質問。この質問に答えるために10の評判を獲得してください。レピュテーション要件は、この質問をスパムや非回答アクティビティから保護するのに役立ちます。 あなたが探している答えではありませんか？ python-3.xのタグが付いた他の質問を参照するか、独自の質問をしてください。