使用索引从验证集中获取错误分类的样本并形成数据框

Question

您好，我有一个confusion matrix，我需要从中获取misclassified samples 并形成一个dataframe 与列[samples,actual,predicted]。

我已经完成了以下操作：

misclassified = np.where(y_test_class!= y_pred_class)

其中y_test_class是实际类，y_pred_class是预测的。现在要找到对应的样本和类，我用了

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

Answer 1

试试：

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'])

注意np.concatenate 的第一个参数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。同时设置axis=1创建二维数组（矩阵）。