python - 使用索引从验证集中获取错误分类的样本并形成数据框
问题描述
嗨,我有一个confusion matrix
,我需要从中获取并与列misclassified samples
形成一个。dataframe
[samples,actual,predicted]
我做了以下工作:
misclassified = np.where(y_test_class!= y_pred_class)
y_test_class
实际类和预测的类在哪里。现在y_pred_class
要找到相应的样本和类,我用
mis_np = np.concatenate(X_test[misclassified],y_test_class[misclassified],y_pred[misclassified])
mis_df = pd.DataFrame(mis_np)
但我得到了错误
TypeError:只有整数标量数组可以转换为标量索引
解决方案
尝试:
mis_np = np.concatenate(
(X_test[misclassified],y_test_class[misclassified],y_pred[misclassified]),
axis=1
)
mis_df = pd.DataFrame(data=mis_np, columns=['X', 'y_true', 'y_pred'])
请注意,第一个参数np.concatenate
应该是一个数组序列。
因此,您只需将数组包装在一个元组中。还设置axis=1
为创建二维数组(矩阵)。
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