如何使用 zip 打印预测值答案

【问题标题】：How to print the predicted values using zip如何使用 zip 打印预测值
【发布时间】：2019-12-13 21:51:34
【问题描述】：

我正在使用决策树并获得 78% 的分数，但我如何打印预测值

我试过了

for X,Y in zip(X_test, y_test):
    print("Model:", dt.predict([X][0]), "actual:", y)

但它显示一个错误提示

如果您的数据有单个特征或 array.reshape(1, -1) 如果它包含单个样本。

import pandas as pd
import sklearn
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier


df = pd.read_csv("final interview.csv")
df = sklearn.utils.shuffle(df)
df = df.drop(["position", "department"], axis=1)

X = df.drop("decision", axis=1).values
y = df["decision"].values

test_size = 20
X_train = X[:-test_size]
y_train = y[:-test_size]

X_test = X[-test_size:]
y_test = y[-test_size:]

dt = DecisionTreeClassifier()
dt.fit(X_train, y_train)
print(dt.score(X_test, y_test))


for X,Y in zip(X_test, y_test):
    print("Model:", dt.predict([X][0]), "actual:", y)

我期待predicted values : actual values

【问题讨论】：

标签： python-3.x pandas scikit-learn

【解决方案1】：

你的打印不应该是这样的吗：

for X,Y in zip(dt.predict(X_test),y_test):
    print("Model Score:", X, "actual score:", Y)

【讨论】：

【解决方案2】：

对于您的解决方案，您需要编写以下代码：-

pred=dt.predict(X_test).tolist()
y_test=y_test.tolist()
for X,Y in zip(pred, y_test):
    print("Model:", X, "actual:", Y)

【讨论】：

【解决方案3】：

我会做如下的列表理解：

print(["Pred : {} True class: {}".format(dt.predict([x]),y) for x,y in zip(X_test, y_test)])

【讨论】：