如何使用预测模型python预测列中的特定行？答案

【问题标题】：How to predict a specific row in a column using a prediction model python?如何使用预测模型python预测列中的特定行？
【发布时间】：2019-08-05 02:20:46
【问题描述】：

我有以下有效的代码：

for model in models:
    model.fit(trainset)
    predictions = model.test(testset)
    top_n = get_top_n(predictions, n=5)

    # Print the first one
    user = list(top_n.keys())[0]
    print(f'model: {model}, {user}: {top_n[user]}')
print('Top N computation successful!')

但挑战在于——我正在尝试使用该模型来预测足球比赛。感兴趣的两列是：home_game 和 away_game。

这些列中感兴趣的两项是：Chelsea 和 West Ham。

使用上述模型有条件地选择这两项的最佳方法是什么？

【问题讨论】：

标签： python pandas algorithm data-science prediction

【解决方案1】：

我假设您的数据框看起来像这样：

df = pd.DataFrame({'home_game':['Man Utd', 'Chelsea', 'Arsenal'], 'away_game':['Liverpool','West Ham','Spurs']})

    away_game   home_game
0   Liverpool   Man Utd
1   West Ham    Chelsea
2   Spurs       Arsenal

您可以通过这种方式选择切尔西和西汉姆联队：

test = df[(df['home_game'] == 'Chelsea') & (df['away_game'] == 'West Ham')]

并通过传递结果数据框来预测这一点（取决于您的模型预测功能）：

model.predict(test)

【讨论】：

好的，我试试看。
我刚刚做了，我得到了这个TypeError: predict() missing 1 required positional argument: 'iid'
您能否用您现有的数据框和经过训练的特定模型更新您的示例？
df.head() [链接] (drive.google.com/file/d/14vRQj1A1wqxQkL3sMd9wlVdTJUi08S5K/…)
# list of models models = [model_random, model_svd, model_svdpp, model_nmf, model_slopeone, model_knnbasic, model_knnwithmeans,model_knnbaseline, model_coclustering, model_baselineonly, model_knnwithzscore, model_user, model_item]