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python - sklearn 分析的真正结果是什么？

问题描述

我试图获得 sklearn 分析的结果，而不是准确性。我的意思是，我想看看我的模型会产生什么结果。

clf = RandomForestClassifier()

# train the classifier using the training data
clf.fit(features_train, labels_train)

acc_test = clf.score(features_test, labels_test)
acc_train = clf.score(features_train, labels_train)

print ("Train Accuracy:", acc_train)

我所拥有的只是准确性，到目前为止我尝试过（我在堆栈上找到了这个解决方案，也许我错过了一些东西），但它不起作用：

labels = clf.fit(features_train, labels_train)
print (labels.dtype)

我有两个可能的输出（0 或 1），然后我想自己查看正确的结果，即csv 文件。我怎么能那样做？

标签： pythonpython-3.xmachine-learningscikit-learn

解决方案

clf.fit返回自我。所以你得到的不是标签，而是分类器的一个实例。

这应该预测测试数据的值。如果您愿意，可以将其保存到 csv 文件中。

preds_test = clf.predict(features_test)
print(preds_test)

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