如何在Python中的Random Forest Regressor中手动进行预测?

我有这个随机森林模型 其中X_train,X_test以及y_train,y_test是形状为(1,n)和(1,m)的numpy数组 即输入仅包含一项功能

model_1 = RandomForestRegressor(n_estimators=50,random_state=42)
model_1.fit(X_train.reshape(-1,1),y_train.reshape(-1,1))
print(model_1.score(X_test.reshape(-1,y_test.reshape(-1,1)))

它完全可以很好地适合训练数据,然后在测试数据上分别给出0.95左右的得分,但是现在如果我要预测

future = np.array([int(i) for i in range(len(X)+1,len(X)+11)])

所以未来是

array([155,156,157,158,159,160,161,162,163,164])

我做到了:

model_1.predict(future.reshape(-1,1))

但是在输出中,我得到了所有相同的值

array([2985.02,2985.02,2985.02])

有人可以告诉我为什么我得到的所有预测都是相同的数字吗? 而这对于10个未来值来说并不是发生,甚至对于100个值来说都没有。 还有其他方法可以手动预测结果吗?

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