对于机器学习主题中的特定需求,在训练模型并获得74%的准确率后,我需要从测试集中具有错误预测的行中识别具有正确预测的行。为此,我经历了3个步骤:1-Incorrect_result包含0或1,具体取决于结果是否正确
incorrects_result = np.where(y_predicted_l != y_test, 1, 0)
print(incorrects_result)
print(len(incorrects_result))
[1 1 0 ... 0 0 0]
31054
2-f_incorrects标识错误结果的位置
一个二个一个一个
3-当我尝试从y_test中删除这些位置的行时,我收到错误
new_y_test=y_test.drop(f_incorrects, axis=0)
键错误:"在轴中找不到[0 1 6 ... 31036 31045 31046]"
y_test的示例:y_test仅包含值0或1(正面或负面情绪),如下所述:
101409 1
27117 0
38448 0
85548 1
127165 1
..
102431 1
29555 0
140999 1
128882 1
85422 1
Name: sentiment, Length: 31054, dtype: int64
救命啊!
1条答案
按热度按时间58wvjzkj1#
因为你没有给我们提供y_test的例子,我不完全确定,但是我认为y_test的索引和row_number不一样,所以如果你重置y_test的索引,它应该是固定的。