regressor.predict

`regressor.predict` 是一个函数，它可以用来对一个训练好的回归模型进行预测。它接受一个或多个输入特征，并返回对应的预测值。具体来说，它的输入应该是一个形状为 `(n_samples, n_features)` 的 NumPy 数组，其中 `n_samples` 是样本数，`n_features` 是特征数。它的输出是一个形状为 `(n_samples,)` 的 NumPy 数组，其中每个元素是对应输入样本的预测结果。

例如，如果你有一个训练好的线性回归模型 `regressor`，并且你想对一个包含两个特征的新样本进行预测，可以这样调用 `predict` 函数：

import numpy as np

# 构造输入数据
X_new = np.array([[0.5, 1.0]])

# 进行预测
y_pred = regressor.predict(X_new)

# 输出预测结果
print(y_pred)

在这个例子中，`X_new` 是一个形状为 `(1, 2)` 的 NumPy 数组，其中包含了一个新样本的两个特征。调用 `regressor.predict(X_new)` 将会返回这个新样本的预测值。