Ich entwickle ein Modell, das DecisionTreeRegressor verwendet. Ich habe den Baum unter Verwendung von Trainingsdaten gebaut und angepasst und die Ergebnisse von neueren Daten vorhergesagt, um die Genauigkeit des Modells zu bestätigen.Wie beitreten DecisionTreeRegressor Vorhersage der Ausgabe auf die ursprünglichen Daten
zu bauen und den Baum zu passen: X = np.matrix (pre_x) y = np.matrix (pre_y) regr_b = DecisionTreeRegressor (max_depth = 4) regr_b.fit (X, Y)
neue Daten zu vorherzusagen: X = np.matrix (pre_test_x) trial_pred regr_b.predict = (X, check_input = True)
trial_pred ist eine Anordnung der vorhergesagten Werte. Ich muss mich wieder an pre_test_x anschließen, damit ich sehen kann, wie gut die Vorhersage mit dem übereinstimmt, was tatsächlich passiert ist.
Ich habe versucht, verschmilzt:
all_pred = pre_pre_test_x.merge(predictions, left_index = True, right_index = True)
und
all_pred = pd.merge (pre_pre_test_x, predictions, how='left', left_index=True, right_index=True )
und entweder keine Ergebnisse erhalten oder um eine zweite Kopie der Spalten an die Unterseite des Datenrahmens mit NaN in allen vorhandenen Spalten angehängt .