应为2D数组，而不是1D数组:在拟合模型之后

在拟合模型之后，我们通常会得到一个包含预测结果的数组。这个数组的维度取决于我们的数据和模型的特性。在某些情况下，我们可能会得到一个1D数组，其中每个元素代表一个预测结果。然而，在某些情况下，我们可能需要使用2D数组来表示预测结果。

2D数组是一个包含多个一维数组的数据结构。每个一维数组代表一个样本或观测值，并且可以包含多个特征或预测结果。相比之下，1D数组只包含一个维度的数据。

使用2D数组的优势在于可以更好地组织和处理数据。它可以提供更多的灵活性和可扩展性，特别是在涉及多个特征或预测结果的情况下。此外，2D数组还可以更方便地进行数据分析、可视化和统计计算。

在机器学习和数据科学领域，我们经常使用2D数组来表示训练数据、测试数据和预测结果。例如，在监督学习任务中，我们通常将特征和目标变量分别存储在两个不同的一维数组中，然后将它们组合成一个2D数组。这样做可以方便地应用各种机器学习算法和模型。

对于这个特定的问题，如果我们得到的预测结果是一个1D数组，而不是2D数组，可能是由于数据的维度处理不当或者模型的输出设置有误。为了解决这个问题，我们可以使用reshape()函数或者其他相关的方法将1D数组转换为2D数组。具体的转换方法取决于编程语言和工具的不同。

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