我实现了自己的K折交叉验证（有一个特殊情况需要处理），并且我需要将预测及其置信度保存为新列。
1-在每次迭代中：test_predictions = clf.predict(X_test)
2-将perditions与真实数据进行比较：

treatments = test_fold.loc[:, 'treatment'].unique().tolist()
idx = df.index[df['treatment'].isin(treatments)].tolist()

并尝试将这些值保存到一个新列中，但我在每次迭代中只有一个测试折叠的值，而不是整个数据集的值，所以它没有工作：

df.iloc[idx]['new_col'] = (y_test == test_predictions)

其中，y_test是选择用于测试的折叠的标签数据（将真实的标签数据与分类器预测进行比较）
如何从每次迭代中聚合对应于每个测试折叠的正确索引的所有预测，然后在结束时将其保存为原始数据框上的新列（或在每次迭代期间每次保存一个部分）？