向 pandas 数据框添加 scikit-learn（sklearn）预测

Question

向 pandas 数据框添加 scikit-learn（sklearn）预测

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我试图将sklearn的预测结果添加到pandas数据框中，以便对预测进行全面评估。相关代码如下：

clf = linear_model.LinearRegression()
clf.fit(Xtrain,ytrain)
ypred = pd.DataFrame({'pred_lin_regr': pd.Series(clf.predict(Xtest))})

数据框的外观如下：

Xtest

       axial_MET  cos_theta_r1  deltaE_abs  lep1_eta   lep1_pT  lep2_eta  
8000   1.383026      0.332365    1.061852  0.184027  0.621598 -0.316297   
8001  -1.054412      0.046317    1.461788 -1.141486  0.488133  1.011445   
8002   0.259077      0.429920    0.769219  0.631206  0.353469  1.027781   
8003  -0.096647      0.066200    0.411222 -0.867441  0.856115 -1.357888   
8004   0.145412      0.371409    1.111035  1.374081  0.485231  0.900024

ytest

ypred

        pred_lin_regr
0       0.461636
1       0.314448
2       0.363751
3       0.291858
4       0.416056

连接Xtest和ytest没有问题：

df_total = pd.concat([Xtest, ytest], axis=1)

但ypred上的事件信息丢失了。

什么是最像python/pandas/numpy的方法来解决这个问题？

我正在使用以下版本：

argparse==1.2.1
cycler==0.9.0
decorator==4.0.4
ipython==4.0.0
ipython-genutils==0.1.0
matplotlib==1.5.0
nose==1.3.7
numpy==1.10.1
pandas==0.17.0
path.py==8.1.2
pexpect==4.0.1
pickleshare==0.5
ptyprocess==0.5
py==1.4.30
pyparsing==2.0.5
pytest==2.8.2
python-dateutil==2.4.2
pytz==2015.7
scikit-learn==0.16.1
scipy==0.16.1
simplegeneric==0.8.1
six==1.10.0
sklearn==0.0
traitlets==4.0.0
wsgiref==0.1.2

我尝试了以下方法：

df_total["pred_lin_regr"] = clf.predict(Xtest)

看起来可以完成工作，但我认为无法确定事件是否匹配正确

- bolla

1个回答

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可以查看英文原文，
原文链接

- Leb · Accepted Answer

您的第二行是正确的：df_total["pred_lin_regr"] = clf.predict(Xtest)，并且更加高效。

在此代码中，您正在获取clf.predict() 的输出，它恰好是一个数组，并将其添加到一个数据框中。您从数组本身接收到的输出顺序与Xtest匹配，因此，将其添加到numpy数组中将不会改变或更改该顺序。

以下来自此示例的证明：

取以下部分：

import numpy as np

import pandas as pd
from sklearn import datasets, linear_model

# Load the diabetes dataset
diabetes = datasets.load_diabetes()

# Use only one feature
diabetes_X = diabetes.data[:, np.newaxis, 2]

# Split the data into training/testing sets
diabetes_X_train = diabetes_X[:-20]
diabetes_X_test = diabetes_X[-20:]

# Split the targets into training/testing sets
diabetes_y_train = diabetes.target[:-20]
diabetes_y_test = diabetes.target[-20:]

# Create linear regression object
regr = linear_model.LinearRegression()

# Train the model using the training sets
regr.fit(diabetes_X_train, diabetes_y_train)

print(regr.predict(diabetes_X_test))

df = pd.DataFrame(regr.predict(diabetes_X_test))

print(df)

第一个print()函数将按预期给出numpy数组：

[ 225.9732401   115.74763374  163.27610621  114.73638965  120.80385422
  158.21988574  236.08568105  121.81509832   99.56772822  123.83758651
  204.73711411   96.53399594  154.17490936  130.91629517   83.3878227
  171.36605897  137.99500384  137.99500384  189.56845268   84.3990668 ]

该订单与第二个print()函数相同，我们将结果添加到数据框中：

             0
0   225.973240
1   115.747634
2   163.276106
3   114.736390
4   120.803854
5   158.219886
6   236.085681
7   121.815098
8    99.567728
9   123.837587
10  204.737114
11   96.533996
12  154.174909
13  130.916295
14   83.387823
15  171.366059
16  137.995004
17  137.995004
18  189.568453
19   84.399067

重新运行测试的一部分代码，将会给我们带来相同的有序结果，如下所示：

print(regr.predict(diabetes_X_test[0:5]))

df = pd.DataFrame(regr.predict(diabetes_X_test[0:5]))

print(df)

[ 225.9732401   115.74763374  163.27610621  114.73638965  120.80385422]
            0
0  225.973240
1  115.747634
2  163.276106
3  114.736390
4  120.803854