ValueError: Expected 2D array, got 1D array instead: array=[ 5. 6.5 7. 8. 10. 12. 15. 20. 25. 31. 30. ]. Reshape your data either using array.reshape(-1, 1) if your data has a single feature or array.reshape(1, -1) if it contains a single sample.'

引用\[1\]中的错误信息是由于输入的数据是一维数组而不是二维数组导致的。根据错误信息的建议，可以使用array.reshape(-1, 1)将数据转换为二维数组，其中-1表示自动计算数组的行数。例如，如果你的数据是array=\[5. 2.9 1. 0.2\]，可以使用array.reshape(-1, 1)将其转换为二维数组。\[1\]

引用\[2\]中的代码片段是关于使用正则化解决过拟合问题的示例。在这个示例中，通过改变正则化参数C的值来调整模型的复杂度，进而解决过拟合问题。通过绘制不同C值下的权重系数，可以观察到权重系数随着C的变化而变化的趋势。\[2\]

引用\[3\]中的代码片段是关于使用K近邻算法进行预测的示例。在这个示例中，通过将输入数据放入一个numpy数组中，然后使用predict方法进行预测。预测结果是一个整数，表示预测的类别。通过访问iris_dataset\['target_names'\]可以获取类别的名称。\[3\]

根据你提供的错误信息，ValueError: Expected 2D array, got 1D array instead: array=\[ 5. 6.5 7. 8. 10. 12. 15. 20. 25. 31. 30. \]，这个错误是由于输入的数据是一维数组而不是二维数组导致的。你可以使用array.reshape(-1, 1)将数据转换为二维数组，其中-1表示自动计算数组的行数。例如，如果你的数据是array=\[ 5. 6.5 7. 8. 10. 12. 15. 20. 25. 31. 30. \]，可以使用array.reshape(-1, 1)将其转换为二维数组。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [机器学习实战｜第一周｜第一个机器学习应用：鸢尾花分类](https://blog.csdn.net/m0_57656758/article/details/130254278)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [第三章 使用stick-learn实现分类算法](https://blog.csdn.net/m0_45055763/article/details/124233860)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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