python - 根据预测结果的准确性和虚假性将预测结果保存为 1 或 0

Question

我想知道是否有一种方法或排序方法可以将我的预测结果作为数字分配给矩阵？例如，我的矩阵是result如果模型预测第一个特征true然后result[0]=1，如果它预测第二个特征false然后result[1]=0。我使用一些基本的代码块来为实例多循环和熊猫函数制作这个矩阵。但如果它存在，我想要两个学习高级方法来做到这一点。谢谢！

我的数据和列的示例TAU是标签，其他是特征：

这是我的代码块，如果模型将第一个标签预测为 0.8 然后它变成result=1andaccuracy=1或者如果它预测错误例如 0.7 然后它变成result=0and accuracy=0，这两个矩阵相同。

predictions = model.predict_classes(x_test)
pred_np=np.array(predictions,dtype=float).reshape(test_size,1)
y_test_np=np.array(y_test,dtype=float).reshape(test_size,1)
acc=np.all(np.equal(pred_np, y_test_np), axis=1).reshape(test_size,1)

例如我的代码输出（accuray列是相同的result矩阵）

通过这种方式，我可以得到哪些具有特定索引的特征预测错误或正确。

标签： pythonmachine-learning