출력된 클래스 인덱스는 다음과 같습니다(각각 Iris-virginica, Iris-setosa, Iris-setosa에 해당합니다).

array([2, 0, 0])

이전 코드에서 조건부 확률을 계산하고 넘파이 argmax 함수를 사용하여 직접 클래스 레이블로 바꾸었습니다. 실제 사이킷런을 사용할 때는 predict 메서드를 직접 호출하여 훨씬 손쉽게 클래스 레이블을 얻습니다.

>>> lr.predict(X_test_std[:3, :])
array([2, 0, 0])

마지막으로 샘플 하나의 클래스 레이블을 예측할 때 주의할 점이 있습니다. 사이킷런은 입력 데이터로 2차원 배열을 기대합니다. 하나의 행을 2차원 포맷으로 먼저 변경해야 합니다. 하나의 행을 2차원 배열로 변환하는 한 가지 방법은 넘파이 reshape 메서드를 사용하여 새로운 차원을 추가하는 것입니다.¹² 예를 들어 다음과 같습니다.

>>> lr.predict(X_test_std[0, :].reshape(1, -1))
array([2])