如何在 Scikit-learn 中的 运行 predict_proba() 之后保留行索引？
How to keep row index after running predict_proba() in Scikit-learn?
我创建了一个逻辑回归模型来预测活动的接受率，其中 0 = 不接受，1 = 接受。现在，我需要将三个特定的列放在一起：person_id、实际接受度 score（1 或 0）以及 sklearn 的 predict_proba().
的输出
两者person_id及其各自的实际验收score我都可以从测试集中得到，这样就解决了。但是，如果我想使用行索引将 predict_proba() 的输出与 person_id 和 score 合并，那么我就有问题了。这是因为 predict_proba() 重置了索引。所以，我不能保证如果我将它与 person_id 和接受 score 连接起来，它们会匹配其各自的行。这些是我的问题：
有什么方法可以 return predict_proba() 保留原始行索引而不是 X_test？下面是 X_test 集上 predict_proba() 的代码行。
df_proba = pd.DataFrame(model.predict_proba(X_test)[:,1], columns=['proba'])
尽管重置索引，predict_proba() 是否保持行顺序？因此，我可以简单地按列连接 (axis=1)?
predict_proba() 方法不会打乱数据。应用上述方法后，X_test 的行索引将得到维护。换句话说，预测的第一个条目对应于 X_test 的第一行。您可以简单地连接 person_id、score 和 prediction.
我创建了一个逻辑回归模型来预测活动的接受率，其中 0 = 不接受，1 = 接受。现在，我需要将三个特定的列放在一起：person_id、实际接受度 score（1 或 0）以及 sklearn 的 predict_proba().
两者person_id及其各自的实际验收score我都可以从测试集中得到，这样就解决了。但是，如果我想使用行索引将 predict_proba() 的输出与 person_id 和 score 合并，那么我就有问题了。这是因为 predict_proba() 重置了索引。所以，我不能保证如果我将它与 person_id 和接受 score 连接起来，它们会匹配其各自的行。这些是我的问题：
有什么方法可以 return
predict_proba()保留原始行索引而不是 X_test？下面是 X_test 集上 predict_proba() 的代码行。df_proba = pd.DataFrame(model.predict_proba(X_test)[:,1], columns=['proba'])尽管重置索引，
predict_proba()是否保持行顺序？因此，我可以简单地按列连接 (axis=1)?
predict_proba() 方法不会打乱数据。应用上述方法后，X_test 的行索引将得到维护。换句话说，预测的第一个条目对应于 X_test 的第一行。您可以简单地连接 person_id、score 和 prediction.