获得每个y_pred后 把它存到Excel里面
时间: 2024-01-14 10:03:53 浏览: 39
可以使用Python中的pandas库来将预测结果存储为Excel文件。以下是一个示例代码:
```python
import pandas as pd
# 假设y_pred是一个列表,包含了模型的预测结果
y_pred = [0.2, 0.5, 0.8]
# 将y_pred转换为DataFrame
df = pd.DataFrame(y_pred, columns=['Prediction'])
# 将DataFrame存储为Excel文件
df.to_excel('predictions.xlsx', index=False)
```
在这个示例中,我们将y_pred列表转换为一个名为“Prediction”的列的DataFrame,并将其存储为名为“predictions.xlsx”的Excel文件。请注意,我们使用了to_excel()方法,并将index参数设置为False,以避免将默认索引值写入Excel文件中。
相关问题
获得每个y_pred后 把它存到Excel指定的一行里面
可以使用Python中的`pandas`库来实现将`y_pred`存储到Excel文件的指定行中。下面是一个简单的示例代码:
```
import pandas as pd
# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('data.xlsx')
# 将y_pred存储到指定行中
row = 2 # 假设要将y_pred存储到第3行
df.loc[row, 'y_pred'] = y_pred
# 将修改后的数据写回Excel文件
df.to_excel('data.xlsx', index=False)
```
上述代码中,首先使用`pandas`库的`read_excel`函数读取Excel文件,然后使用`loc`函数将`y_pred`存储到指定行中,最后使用`to_excel`函数将修改后的数据写回Excel文件。其中,`row`变量表示要存储`y_pred`的行数,`y_pred`是一个变量,应该在代码中被赋值。
import pandas as pd import numpy as np from keras.models import load_model # 加载已经训练好的kerasBP模型 model = load_model('D://model.h5') # 读取Excel文件中的数据 data = pd.read_excel('D://数据1.xlsx', sheet_name='4') # 对数据进行预处理,使其符合模型的输入要求# 假设模型的输入是一个包含4个特征的向量# 需要将Excel中的数据转换成一个(n, 4)的二维数组 X = data[['A', 'B', 'C', 'D']].values # 使用模型进行预测 y_pred = model.predict(X) # 对预测结果进行反归一化 y_pred_int = scaler_y.inverse_transform(y_pred).round().astype(int) # 构建带有概率的预测结果 y_pred_prob = pd.DataFrame(y_pred_int, columns=data.columns[:4]) mse = ((y_test - y_pred) ** 2).mean(axis=None) y_pred_prob['Probability'] = 1 / (1 + mse - ((y_pred_int - y_test) ** 2).mean(axis=None)) # 过滤掉和值超过6或小于6的预测值 y_pred_filtered = y_pred_prob[(y_pred_prob.iloc[:, :4].sum(axis=1) == 6)] # 去除重复的行 y_pred_filtered = y_pred_filtered.drop_duplicates() # 重新计算低于1.2的 Probability 值 low_prob_indices = y_pred_filtered[y_pred_filtered['Probability'] < 1.5].index for i in low_prob_indices: y_pred_int_i = y_pred_int[i] y_test_i = y_test[i] mse_i = ((y_test_i - y_pred_int_i) ** 2).mean(axis=None) new_prob_i = 1 / (1 + mse_i - ((y_pred_int_i - y_test_i) ** 2).mean(axis=None)) y_pred_filtered.at[i, 'Probability'] = new_prob_i # 打印带有概率的预测结果 print('Predicted values with probabilities:') print(y_pred_filtered)
根据你的代码,似乎缺少了定义 y_test 的步骤,因此在计算 mse 时会出现错误。你需要先定义 y_test,再进行计算。另外,可能需要在代码中加入一些注释以便更好地理解代码的含义。以下是修改后的代码:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
from keras.models import load_model
# 加载已经训练好的kerasBP模型
model = load_model('D://model.h5')
# 读取Excel文件中的数据
data = pd.read_excel('D://数据1.xlsx', sheet_name='4')
# 对数据进行预处理,使其符合模型的输入要求
# 假设模型的输入是一个包含4个特征的向量
# 需要将Excel中的数据转换成一个(n, 4)的二维数组
X = data[['A', 'B', 'C', 'D']].values
# 使用模型进行预测
y_pred = model.predict(X)
# 对预测结果进行反归一化
y_pred_int = scaler_y.inverse_transform(y_pred).round().astype(int)
# 构建带有概率的预测结果
y_pred_prob = pd.DataFrame(y_pred_int, columns=data.columns[:4])
# 计算 mse
y_test = data['y_true'].values
mse = ((y_test - y_pred) ** 2).mean(axis=None)
# 计算每个预测结果的概率并添加到 y_pred_prob 中
y_pred_prob['Probability'] = 1 / (1 + mse - ((y_pred_int - y_test) ** 2).mean(axis=None))
# 过滤掉和值超过6或小于6的预测值
y_pred_filtered = y_pred_prob[(y_pred_prob.iloc[:, :4].sum(axis=1) == 6)]
# 去除重复的行
y_pred_filtered = y_pred_filtered.drop_duplicates()
# 重新计算低于1.5的 Probability 值
low_prob_indices = y_pred_filtered[y_pred_filtered['Probability'] < 1.5].index
for i in low_prob_indices:
y_pred_int_i = y_pred_int[i]
y_test_i = y_test[i]
mse_i = ((y_test_i - y_pred_int_i) ** 2).mean(axis=None)
new_prob_i = 1 / (1 + mse_i - ((y_pred_int_i - y_test_i) ** 2).mean(axis=None))
y_pred_filtered.at[i, 'Probability'] = new_prob_i
# 打印带有概率的预测结果
print('Predicted values with probabilities:')
print(y_pred_filtered)
```