python机器学习预测结果导出

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mob649e815e258d 2023-08-03 09:04:36 ©著作权

文章标签 机器学习 Python 加载 文章分类 Python 后端开发

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Python机器学习预测结果导出

引言

随着机器学习的发展和应用，我们经常需要将训练好的模型应用到真实场景中并导出预测结果。Python作为一门强大的编程语言，提供了丰富的工具和库来实现这一功能。本文将介绍如何使用Python进行机器学习预测结果的导出，并通过代码示例进行详细解释。

准备

在开始之前，我们需要准备一些必要的工具和数据。首先，确保你已经安装了Python和相关的机器学习库，如scikit-learn和pandas。其次，我们需要一个训练好的模型和相应的测试数据。在本文中，我们将使用一个简单的线性回归模型作为例子，并使用一个包含房屋面积和价格的CSV文件作为测试数据。你可以使用自己的模型和数据，只需稍作修改即可。

导出预测结果

下面是一个使用Python进行机器学习预测结果导出的示例代码。首先，我们需要加载测试数据，并将其转换为适合模型输入的格式。

import pandas as pd

# 加载测试数据
test_data = pd.read_csv('test_data.csv')

# 提取特征和标签
features = test_data[['area']]
labels = test_data['price']

接下来，我们需要加载训练好的模型并进行预测。

import joblib

# 加载模型
model = joblib.load('trained_model.pkl')

# 使用模型进行预测
predictions = model.predict(features)

现在，我们已经得到了预测结果。最后一步是将结果导出为一个文件，以便进一步分析或在其他系统中使用。

# 创建包含预测结果的DataFrame
results = pd.DataFrame({'area': test_data['area'], 'price': labels, 'predicted_price': predictions})

# 将结果导出为CSV文件
results.to_csv('predictions.csv', index=False)

以上代码将创建一个包含原始特征、真实标签和预测结果的DataFrame，并将其导出为一个名为predictions.csv的文件。你可以根据实际需求进行文件格式的调整，如使用Excel格式（.xlsx）或其他分隔符（如制表符）。