在python中创建具有预测输出和输入测试数据的数据帧

Question

我建立了一个ML模型，它运行良好，但现在我正在寻找一种方法，可以知道使用的输入测试数据给了我预测的结果，这样我就可以将其创建为字典。

我尝试这样做是因为在我的模型中，一些输入会被模型跳过，所以排序会混淆。

预期输出低于

在此处输入图像描述

有人能帮我创建这个数据吗

以下是用于训练的输入数据的数据帧构造函数

import pandas as pd
Names = ['Apple','Orange','Apple', 'Orange', 'Orange', 'Car', 'Truck', 
'Cycle', 'VolleyBall', 'BasketBall', 'VolleyBall', 'Car', 'Truck','Cycle', 
'BasketBall'] 
Labels = ['Fruit','Fruit', 'Fruit', 'Fruit', 'Fruit', 'Automobile','Automobile', 'Automobile',
'Sports', 'Sport', 'Sports', 'Automobile', 'Automobile','Automobile'
, 'Sports']
df = pd.DataFrame(Labels, Names).reset_index()
df.columns = ['Names', 'Labels']
df

我用于预测的测试数据是["未知"、"橙色"、"汽车"、"篮球"]

现在，我的模型将跳过输入测试数据"未知"，只预测剩余三个的值，形式为["水果"、"汽车"、"运动"]

我试图用输入测试数据和预测输出以数据帧的形式实现结果。

Answer 1

我写这篇文章是为了回答问题，因为我没有足够的代表发表评论！

您的模型跳过未知类别的一个可能原因是，在OneHotEncoding您的功能时，您可能没有提到handle_unknown = 'ignore'。试试看，让我知道它是否能解决你的问题。

至于如何获得预测数据的结果，只需创建一个要进行预测的数据的数据帧，并在该数据帧上使用model.predict。您将得到一个带有结果的数据帧。