如何使用熊猫创建交叉表来显示随机森林预测器的预测结果?

Question

我是随机森林(以及python(的新手。 我正在使用随机森林分类器，数据集定义为"t2002"。

t2002.column 

所以这里是列：

Index(['IndividualID', 'ES2000_B01ID', 'NSSec_B03ID', 'Vehicle', 
'Age_B01ID',
'IndIncome2002_B02ID', 'MarStat_B01ID', 'EcoStat_B03ID',
'MainMode_B03ID', 'TripStart_B02ID', 'TripEnd_B02ID',
'TripDisIncSW_B01ID', 'TripTotalTime_B01ID', 'TripTravTime_B01ID',
'TripPurpFrom_B01ID', 'TripPurpTo_B01ID'],
dtype='object')

我使用下面的代码来运行分类器：

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import make_scorer, accuracy_score
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_all = t2002.drop(['MainMode_B03ID'],axis=1)
y_all = t2002['MainMode_B03ID']
p = 0.2
X_train,X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_all,y_all,test_size=p, 
random_state=23)
clf = RandomForestClassifier()
acc_scorer = make_scorer(accuracy_score)
parameters = {
}    # parameter is blank
grid_obj = GridSearchCV(clf,parameters,scoring=acc_scorer)
grid_obj = grid_obj.fit(X_train,y_train)
clf = grid_obj.best_estimator_
clf.fit(X_train,y_train)
predictions = clf.predict(X_test)
print(accuracy_score(y_test,predictions))

在这种情况下，如何使用熊猫生成交叉表(如表格(以显示详细的预测结果？

提前感谢！

Answer 1

您可以先使用 sklearn 创建一个混淆矩阵，然后将其转换为 Pandas 数据框。

from sklearn.metrics import confusion_matrix
#creating confusion matrix as array
confusion = confusion_matrix(t2002['MainMode_B03ID'].tolist(),predictions)
#converting to df
new_df = pd.DataFrame(confusion,
index = t2002['MainMode_B03ID'].unique(),
columns = t2002['MainMode_B03ID'].unique())

Answer 2

使用熊猫很容易显示所有预测结果。按照文档中的说明使用cv_results_。

import pandas as pd
results = pd.DataFrame(clf.cv_results_) # clf is the GridSearchCV object
print(results.head())