预测汽车类型并将结果与​​ ID 关联

Question

我正在构建一个预测模型来判断汽车是否是跑车。该模型工作正常，但是我想将预测值加入唯一 ID 并可视化比例等。基本上我有两个数据框：

1. 使用标记数据进行测试 - test_cars

CarId	Feature1	Feature2	IsSportCar
1	90	150	True
2	60	200	False
3	560	500	True

1. 要预测的未标记数据 - cars_new

CarId	Feature1	Feature2
4	88	666
5	55	458
6	150	125

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

# Create arrays for the features and the response variable
y = test_cars['IsSportCar'].values
X = test_cars.drop(['IsSportCar','CarId'], axis=1).values

X_new = cars_new.drop(['CarId'], axis=1).values

# Create a k-NN classifier with 10 neighbors
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=10)

# Fit the classifier to the data
knn.fit(X,y)

y_pred = knn.predict(X_new)

模型工作正常，但我想将预测值加入每辆汽车 (CarId)，因此 car_new 数据帧将与预测列“IsSportCar”一起输出：

CarId	Feature1	Feature2	IsSportCar
4	88	666	False
5	55	458	True
6	150	125	True

任何想法如何将预测值连接回唯一 ID？

Answer 1

cars_new['IsSportCar'] = y_pred

我假设y_pred 是您要放入cars_new 的变量？