【发布时间】:2017-10-18 17:19:58
【问题描述】:
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也跟着练习。在第一个编程作业的问题 5 中,在最后一个任务中,他要求将KFold(5) 交叉验证的输入数据的输出写入 csv 文件。基本上在 KFold(5) 之后,我们将有 5 组数据(训练/测试)。我需要将它们粘合在一起并将它们保存在一个文件中。我试图这样做,但是我的数据被覆盖了,我只得到了输出中的最后一个折叠数据。
我从 Python 开始,我想我看不到如何使循环正确附加熊猫。
练习链接:Exercise 5
我的部分代码:df_car 是原始的 pandas df。 df_cars1 是 df_cars 的副本,但我将其设为空以便以后附加数据
kf = KFold(5)
# df_cars.insert(0,'set', 'str')
df_cars.insert(1,'iteration', 0)
df_cars1 = pd.DataFrame(data=None, columns=df_cars.columns,index=df_cars.index)
df_cars1.dropna()
fold = 1
for train_index, validate_index in kf.split(df_cars):
trainDF = pd.DataFrame(df_cars.ix[train_index])
validateDF = pd.DataFrame(df_cars.ix[validate_index])
trainDF[['set', 'iteration']] = 'T', fold
validateDF[['set', 'iteration']] = 'V', fold
print("Fold #{}, Training Size: {}, Validation Size: {}".format(fold,len(trainDF),len(validateDF)))
fold+=1
df_cars1 = pd.concat([validateDF,trainDF])
df_cars1.to_csv("./data/auto-mpg-kfold5.csv")
print(df_cars1)
我的输出示例是:
mpg iteration set cylinders displacement horsepower weight acceleration year origin name
319 0.997344 5 V 4 -0.705077 -0.767632 -0.506545 0.701436 80 3 mazda 626
320 1.727537 5 V 4 -0.714680 -0.322309 -0.634239 -0.206262 80 3 datsun 510 hatchback
321 1.112638 5 V 4 -0.820308 -0.767632 -0.834055 -0.133646 80 3 toyota corolla
322 2.957335 5 V 4 -1.031565 -1.029586 -1.017318 0.846667 80 3 mazda glc
如您所见,iteration 列中的所有值都是 5 的值,这意味着只有最后一个,第 5 个 KFold 被附加到 df_cars1,我需要所有五个折叠。
任何帮助将不胜感激
【问题讨论】:
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你需要缩进
df_cars1 = pd.concat([validateDF,trainDF])这一行 -
@gnub,我的错误,错误的代码复制/粘贴,但结果还是一样。
标签: python csv pandas scikit-learn cross-validation