Python 比较预测后的结果

Question

我有这个数据框

test_y
Out[55]: 
           Results
    47302     0
    65704     0
    63472     1
    47247     1
    5674      0
    5405      1
    65501     0
    14418     1
    18521     1
    7631      1
    1221      0
    23915     1
    10548     0
    18698     1
    46644     0
    56585     1
    50018     0
    54615     1
    22613     1

当我运行预测时，我得到一个无法与数据帧进行比较的数组

test_y_predictions = model.predict(test_X)

test_y_predictions
Out[57]: 
array([[0.49395287],
       [0.26348412],
       [0.6578461 ],
       ...,
       [0.74228203],
       [0.4677609 ],
       [0.6267687 ]], dtype=float32)

我想知道我得到了多少正确的结果

我试过了，但出现错误

test_y_predictions = round(test_y_predictions)

TypeError: type numpy.ndarray doesn't define round method

我如何比较我从预测中得到的和我拥有的？

Answer 1

我想你需要这个。

test_y_predictions.round()

>>> a=np.array([[0.49395287],
       [0.26348412],
       [0.6578461 ],       
       [0.74228203],
       [0.4677609 ],
       [0.6267687 ]])
>>> a.round()
array([[0.],
       [0.],
       [1.],
       [1.],
       [0.],
       [1.]])

当您想将预测结果与标签进行比较时，可以尝试classification_report

metrics.classification_report(test_y, test_y_predictions)

Python 比较预测后的结果

Python comparing results after predictions

python

prediction

dataframe