如何在没有输入（特征）的情况下打印谓词答案

【问题标题】：How to print predication without the inputs (features)如何在没有输入（特征）的情况下打印谓词
【发布时间】：2019-08-20 14:58:56
【问题描述】：

如何在没有输入（特征）的情况下打印预测结果？

这就是我得到的：

X=[-0.53268208 -0.40824829 -0.40824829 -0.40824829 -0.40824829 2.44948974 -0.40824829 -0.40824829]，预测=0

X=[-0.40824829 -0.40824829 -0.40824829 -0.40824829 -0.40824829 2.44948974 -0.40824829 1.02265268]，预测=1

这就是我想要实现的目标：

预测=0

预测=1

这是我正在使用的代码：

Xnew, _ = X_train_scaled, Y_train
# make a prediction
ynew = loaded_model.predict(Xnew)
# show the inputs and predicted outputs
for i in range(len(Xnew)):
print("X=%s, Predicted=%s" % (Xnew[i], ynew[i]))

【问题讨论】：

它正在打印您告诉它要打印的内容。只需从您的打印语句中删除不需要的值。
感谢@G.Anderson 的回复；我对此很陌生，并尝试省略代码的不同部分，以期获得“更干净”的打印结果。但是，我一直保留错误消息，因此，我在这里发布。

标签： python pandas scikit-learn

【解决方案1】：

我认为您可以选择根本不打印它。我相信您仍然需要一些标识符来将预测映射到特征样本。

....
     print("X=%s, Predicted=%s" % (i, ynew[i]))
....

【讨论】：

谢谢@Gokul Krishnan R，代码有效；但是，无论如何要省略 X=1、X=2、...等？这就是我现在得到的； X=1，预测=1
print("Predicted=%s" % (ynew[i]))。我不明白你怎么会觉得它听得懂。
我觉得它不是很容易理解（一切都很好），我只是希望能更多地了解如何更改代码。非常感谢