我训练了一个逻辑回归分类器来预测评论是正面的还是负面的。现在，我想将 predict_proba 函数返回的预测概率附加到包含评论的 Pandas 数据框中。我尝试做类似的事情:
test_data['prediction'] = sentiment_model.predict_proba(test_matrix)
显然，这行不通，因为 predict_proba 返回一个 2D-numpy 数组。那么，最有效的方法是什么？我使用 SciKit-Learn 的 CountVectorizer 创建了 test_matrix:
vectorizer = CountVectorizer(token_pattern=r'\b\w+\b')
train_matrix = vectorizer.fit_transform(train_data['review_clean'].values.astype('U'))
test_matrix = vectorizer.transform(test_data['review_clean'].values.astype('U'))
示例数据如下:
| Review | Prediction |
| ------------------------------------------ | ------------------ |
| "Toy was great! Our six-year old loved it!"| 0.986 |
最佳答案
将预测分配给一个变量，然后从变量中提取要分配给 pandas 数据帧 cols 的列。如果 x 是带有预测的二维 numpy 数组，
x = sentiment_model.predict_proba(test_matrix)
然后你可以做，
test_data['prediction0'] = x[:,0]
test_data['prediction1'] = x[:,1]
关于python - 如何将 numpy 数组附加到 pandas 数据框，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/42314542/