代码讲解 def print_results(dataset, y_pred, matches, proba): results = [] for i in range(dataset.shape[0]): print() if y_pred[i] == 2: print(matches.iloc[i, 0] + " vs. " + matches.iloc[i, 1] + " => Draw") results.append({'result': 'Draw'}) elif y_pred[i] == 1: print(matches.iloc[i, 0] + " vs. " + matches.iloc[i, 1] + " => Winner: " + dataset.iloc[i, 0]) results.append({'result': dataset.iloc[i, 0]}) else: print(matches.iloc[i, 0] + " vs. " + matches.iloc[i, 1] + " => Winner: " + dataset.iloc[i, 1]) results.append({'result': dataset.iloc[i, 1]}) try: print('Probability of ' + dataset.iloc[i, 0] + ' winning: ', '%.3f'%(proba[i][1])) print('Probability of Draw: ', '%.3f'%(proba[i][2])) print('Probability of ' + dataset.iloc[i, 1] + ' winning: ', '%.3f'%(proba[i][0])) except: print('Probability of ' + dataset.iloc[i, 1] + ' winning: ', '%.3f'%(proba[i][0])) print("") results = pd.DataFrame(results) matches = pd.concat([matches.group, results], axis=1) return matches
时间: 2023-07-14 10:14:06 浏览: 171
tf.data.Dataset.map与tf.data.Dataset.interleave
这个函数的主要作用是打印出预测结果,并将结果存储在一个 Pandas DataFrame 中返回。
输入参数包括一个数据集 dataset,一个数组 y_pred 表示模型对数据集进行的预测,一个 Pandas DataFrame matches 存储比赛对阵信息,以及一个数组 proba 表示模型预测每个结果的概率。
函数中的 for 循环遍历数据集中的每一行,根据预测结果打印出比赛胜负情况和概率,同时将比赛结果存储在一个列表中。
最后,将比赛结果列表转换成一个 Pandas DataFrame,将其与比赛对阵信息合并,返回结果。
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