Python/Pandas：テストフォルダーにランダムフォレストの予測を追加します。

Question

私はPython pandas（Jupyterノートブック内）で作業しています。そこで、Titanicデータセットのランダムフォレストモデルを作成しました。 https://www.kaggle.com/c/titanic/data

私はテストと列車のデータを読んだ後、それをきれいにして、新しい列（両方に同じ列）を追加します。

モデルをフィッティングして再フィットし、ブーストなどを試した後。私は1つのモデルを決定：

X2 = train_data[['Pclass','Sex','Age','richness']] 
rfc_model_3 = RandomForestClassifier(n_estimators=200) 
%time cross_val_score(rfc_model_3, X2, Y_target).mean() 
rfc_model_3.fit(X2, Y_target) 

その後、私は誰かが生き残ったか

X_test = test_data[['Pclass','Sex','Age','richness']] 
predictions = rfc_model_3.predict(X_test) 
preds = pd.DataFrame(predictions, columns=['Survived']) 

なら、私はテストファイルにcolumnとして予測を追加するための方法はあり、予測しますか？

Answer 1

rfc_model_3 = RandomForestClassifier(n_estimators=200) 
rfc_model_3.predict(X_test) 

戻りy : array of shape = [n_samples]（see docs）ので、あなたは中間DataFrameを作成せずX_testに直接モデル出力を追加することができるはずです。

X_test['survived'] = rfc_model_3.predict(X_test) 

とにかく中間結果をしたい場合コメントの中の@EdChumの提案はうまくいくはずです。