y_test_pred=model(x_test) y_test_pred=y_test_pred.numpy() y_test=y_test.numpy() y_test_pred=pd.DataFrame(y_test_pred) y_test=pd.DataFrame(y_test) dfy=pd.concat([y_test,y_test_pred],axis=1) print(dfy) dfy.to_csv('resulty.csv')
时间: 2023-12-04 21:05:55 浏览: 38
这个代码段的作用是将机器学习模型对测试集的预测结果和真实结果进行比较,并将比较结果以 CSV 文件的形式保存下来。具体来说,代码首先用训练好的模型对测试集进行预测,然后将预测结果从 Tensor 类型转换为 Numpy 数组类型,接着将预测结果和测试集的真实结果分别转换为 Pandas DataFrame 类型,并将它们进行列方向上的拼接。最后,将拼接后的 DataFrame 保存为 CSV 文件。
相关问题
y_pred = model(X_test)y_pred = y_pred.detach().numpy()y_true = y_test.numpy()这段代码是什么意思
这段代码是将 PyTorch 模型在测试集数据上的预测结果 y_pred 转换为 numpy 数组,并将测试集数据的真实标签 y_true 转换为 numpy 数组。
具体来说,y_pred = model(X_test) 是将测试集数据 X_test 输入到 PyTorch 模型中进行预测,得到预测结果 y_pred。y_pred.detach().numpy() 是将 y_pred 从计算图中分离出来,并转换为 numpy 数组。y_true = y_test.numpy() 则是将测试集数据的真实标签 y_test 转换为 numpy 数组。
这段代码可以用于计算模型在测试集上的评估指标,如准确率、精确度、召回率等。
y_pred = cnn.predict_classes(X_test)
在使用 Keras 深度学习框架中,`predict_classes` 方法已经被弃用,推荐使用 `predict` 方法并使用 `numpy.argmax` 函数获取预测结果。
您可以将 `predict_classes` 方法替换为 `predict` 方法,并使用以下代码获取预测结果:
```
y_pred = np.argmax(cnn.predict(X_test), axis=-1)
```
其中,`np.argmax` 函数返回数组中最大值的索引,`axis=-1` 表示在最后一个轴上执行操作。这样,`y_pred` 将会是一个一维数组,包含每个测试样本的预测类别。
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