s = ['Class 1 Prob', 'Class 2 Prob', 'Class 3 Prob'] prob_DF = pd.DataFrame( p_pred, columns=s ) prob_DF['Predicted Class'] = y_pred prob_DF.head()

在给定的代码中，你创建了一个名为 `prob_DF` 的 Pandas DataFrame 对象，并将预测的概率值和预测的类别添加到其中。以下是修正后的代码：

import pandas as pd

# 创建列名列表
s = ['Class 1 Prob', 'Class 2 Prob', 'Class 3 Prob']

# 创建 DataFrame，并将预测的概率值添加到其中
prob_DF = pd.DataFrame(p_pred, columns=s)

# 添加预测的类别列
prob_DF['Predicted Class'] = y_pred

# 打印 DataFrame 的前几行
print(prob_DF.head())

在这段代码中，你首先创建了一个列名列表 `s`，其中包含了每个类别的概率列的名称。

然后，你使用 `pd.DataFrame` 函数创建了一个 DataFrame 对象 `prob_DF`，并将预测的概率值作为数据，列名列表 `s` 作为列名。

接下来，你使用 `prob_DF['Predicted Class'] = y_pred` 添加了一个名为 'Predicted Class' 的列，其中包含了模型的预测类别。

最后，你使用 `prob_DF.head()` 打印了 DataFrame 的前几行。

这样，你就可以通过 `prob_DF` 查看预测结果和每个样本属于各个类别的概率。

相关问题

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：

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)

#统计概率各自出现的次数 df=pd.DataFrame(data_info01) counts=df['PRED_PROB'].value_counts() counts_df=counts.to_frame().reset_index().rename(columns={'index':'概率'，'数量':'count'}) print(counts_df.head(10))优化代码：使之成为统计100%-90%概率，90%-80%概率等之间的数量

要统计不同概率值的出现次数，可以使用`value_counts()`函数。以下是优化后的代码，用于统计不同概率区间的数量：

import pandas as pd

# 创建一个示例的DataFrame
df = pd.DataFrame(data_info01)

# 统计概率各自出现的次数
counts = df['PRED_PROB'].value_counts().sort_index(ascending=False)

# 创建概率区间
prob_intervals = [(x / 10, (x - 10) / 10) for x in range(100, 80, -10)]

# 统计每个概率区间的数量
counts_df = pd.DataFrame(columns=['概率区间', '数量'])
for interval in prob_intervals:
    count = counts.loc[(df['PRED_PROB'] <= interval[0]) & (df['PRED_PROB'] > interval[1])].sum()
    counts_df = counts_df.append({'概率区间': f'{interval[0]*10}% - {interval[1]*10}%', '数量': count}, ignore_index=True)

print(counts_df)

这段代码会按照每个概率区间统计数量，例如统计100%-90%概率、90%-80%概率等之间的数量。输出结果会给出每个概率区间的数量。