我目前正在参加一个在线黑客马拉松。所有排名靠前的条目彼此相差不到 1%。因此，我决定运行 3 个不同的模型，而不是一个性能最好的模型，即集成学习，在每个模型上调整超参数，然后结合所有三个模型的结果以获得更好的模型。我已经将所有三个的结果组合在一个数据帧中，它的 df.head(( 如下所示：
index | building_id | rf_damage_grade | xg_damage_grade | lr_damage_grade | damage_grade
0 a3380c4f75 Grade 4 Grade 2 Grade 3 Grade 4
1 a338a4e653 Grade 5 Grade 5 Grade 5 Grade 5
2 a338a4e6b7 Grade 5 Grade 5 Grade 5 Grade 5
3 a33a6eaa3a Grade 3 Grade 2 Grade 4 Grade 3
4 a33b073ff6 Grade 5 Grade 5 Grade 5 Grade 5
所以"rf_damage_grade"是我最好的分类器的列。它提供了大约 74% 的准确率，另外两个分别提供 68% 和 58%。在我想要的最终输出中，如果"xg_damage_grade"和"lr_damage_grade"都同意一个值，则最终输出"damage_grade"将更改为该值，否则它仍然等于"rf_damage_grade"的输出。数据中有超过 400k 行，每次我重新运行模型时，在 2015 年初的 MBP 上执行此操作大约需要一个小时。以下是我编写的代码：
for i in range(len(final)):
if final.iloc[i,2]==final.iloc[i,3]:
final.iloc[i,4]=final.iloc[i,2]
if final.iloc[i,3]!=final.iloc[i,1]:
count+=1
else:
continue
我能做些什么来提高效率？sklearn中是否有任何内置函数可以做这种事情？
只需使用.loc运行条件逻辑：
df.loc[df['xg_damage_grade'] == df['lr_damage_grade'], 'damage_grade'] = df['xg_damage_grade']
df.loc[df['xg_damage_grade'] != df['lr_damage_grade'], 'damage_grade'] = df['rf_damage_grade']
或者用 numpy 的where：
df['damage_grade'] = np.where(df['xg_damage_grade'] == df['lr_damage_grade'],
df['xg_damage_grade']
df['rf_damage_grade'])