我想将我的预测值与原始火车数据进行比较

Question

我正在尝试学习决策树回归器，并编写了以下代码。

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split( 
          x, y, test_size = 0.3, random_state = 100)
model = DecisionTreeRegressor(random_state=1)
model.fit(X_train,y_train)
y_pred = model.predict(X_test)
 

我想创建一个包含 X_test 和 Y_test 和 Y_pred 的数据框。 是否有任何方法或功能。

Answer 1

在预测代码末尾添加以下代码：

final_df = X_test.copy()
final_df["Y_original"] = y_test
final_df["Y_predicted"] = y_pred 

在这里，我们正在创建一个新的数据框 final_df 并将您需要的所有值放入其中。不建议您直接将值附加到X_test，因为它可能需要再次用于预测。