将预测值保存到数组 python

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mob649e81664bd9 2023-08-26 13:30:57 ©著作权

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将预测值保存到数组的方法

在机器学习和数据分析领域，我们经常需要进行数据预测。预测的结果通常需要保存到一个数组中，以便后续的分析和使用。本文将介绍如何使用 Python 将预测值保存到数组的方法，并提供示例代码帮助读者更好地理解。

准备工作

在开始编写代码之前，我们需要先安装并引入一些必要的 Python 库。本示例中我们使用的是 numpy 和 sklearn 库。

# 安装依赖库
!pip install numpy scikit-learn

# 引入所需库
import numpy as np
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression

数据准备

我们使用一个经典的数据集 diabetes 来进行示例。该数据集包含了糖尿病患者的一些生理特征和一年后疾病进展的定量测量。我们将使用线性回归模型来进行预测。

# 加载糖尿病数据集
diabetes = datasets.load_diabetes()

# 将数据集划分为特征和目标变量
X = diabetes.data
y = diabetes.target

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

创建模型并进行预测

接下来，我们将使用线性回归模型来进行训练和预测。在训练模型之后，我们将使用该模型对测试集进行预测，并将预测值保存到一个数组中。

# 创建线性回归模型
model = LinearRegression()

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = model.predict(X_test)

将预测值保存到数组

我们可以使用 numpy 库的 array 函数将预测值保存到一个数组中。接下来，我们可以使用数组的各种方法和函数对预测值进行进一步的分析和处理。

# 将预测值保存到数组
y_pred_array = np.array(y_pred)

# 打印预测值数组
print(y_pred_array)

示例代码

下面是完整的示例代码：

# 引入所需库
import numpy as np
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 加载糖尿病数据集
diabetes = datasets.load_diabetes()

# 将数据集划分为特征和目标变量
X = diabetes.data
y = diabetes.target

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建线性回归模型
model = LinearRegression()

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = model.predict(X_test)

# 将预测值保存到数组
y_pred_array = np.array(y_pred)

# 打印预测值数组
print(y_pred_array)

运行以上代码，你将得到一个包含预测值的数组。你可以根据实际需求对预测值进行进一步的处理和分析。