我想知道所有输入数据的结果标签

Question

使用随机森林算法进行学习。我想将输入数据的结果追加到现有的输入数据中，我该怎么做？以scikit-learn为例，它为结果提供了accuracy、precision、recall、f1 score等模型评价标准，但我不确定是否有returns预测结果label的函数像喀拉斯。我不知道从哪里开始看代码，所以我就问一个问题。

Answer 1

通常，你在使用 sklearn 时会出现这样的情况：

input_data = pd.read_csv("path/to/data")
features = ["area", "location", "rooms"]
y = input_data["Price"]
X = input_data[features]
train_X, val_X, train_y, val_y = train_test_split(X, y, random_state=1)
model = RandomForest()
model.fit(train_X, train_y)

现在你的模型已经训练好了。正如您提到的，您可以在验证集上使用 sklearn 从模型中获取不同的指标。从模型中获取输出标签意味着获取预测（推理）：

output_label = model.predict(val_X)
#This is an nd array with the size of val_y
x = pd.DataFrame(val_X,columns=["input"])
x["output_label"] = output_label

或者您可以使用 numpy.concatenate 将标签直接附加到您的输入数据

我想知道所有输入数据的结果标签

I want to know the resulting label for all of the input data

python

random-forest

scikit-learn