如何将模型的预测结果输入到表格中

您可以使用Python中的pandas库来将模型的预测结果输入到表格中。首先，您需要将预测结果存储在一个列表或数组中，然后使用pandas库中的DataFrame函数将其转换为数据框。例如，假设您有一个名为predictions的列表，其中包含10个预测结果，您可以按照以下代码将其转换为数据框：

import pandas as pd

predictions = [1, 0, 1, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 1]

df = pd.DataFrame({'Predictions': predictions})

这将创建一个名为“Predictions”的列的数据框，其中包含您的预测结果。您可以使用to_csv函数将其保存为csv文件，例如：

df.to_csv('predictions.csv', index=False)

这将把数据框保存到名为“predictions.csv”的文件中，不包括行索引。

相关问题

给出一段Python代码，实现以下功能，将一个Excel表格中的5列数据处理成多变量lstm预测模型的输入类型

以下是Python代码实现：

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM, Dense

# 读取Excel表格数据
data = pd.read_excel('data.xlsx')

# 选择需要的5列数据
data = data[['col1', 'col2', 'col3', 'col4', 'col5']]

# 数据归一化处理
scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))
data = scaler.fit_transform(data)

# 将数据转换为多变量lstm预测模型的输入类型
X = []
y = []
for i in range(len(data)-60):
    X.append(data[i:i+60])
    y.append(data[i+60])
X = np.array(X)
y = np.array(y)

# 划分训练集和测试集
train_size = int(len(X) * 0.8)
X_train, X_test = X[:train_size], X[train_size:]
y_train, y_test = y[:train_size], y[train_size:]

# 构建多变量lstm预测模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(units=50, return_sequences=True, input_shape=(X_train.shape[1], 5)))
model.add(LSTM(units=50))
model.add(Dense(units=1))
model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')
model.fit(X_train, y_train, epochs=100, batch_size=32)

# 预测结果
y_pred = model.predict(X_test)
y_pred = scaler.inverse_transform(y_pred)
y_test = scaler.inverse_transform(y_test)

# 计算预测误差
rmse = np.sqrt(np.mean((y_pred - y_test)**2))
print('RMSE:', rmse)

以上代码可以将Excel表格中的5列数据处理成多变量lstm预测模型的输入类型，并进行训练和预测。

如何将表格中的多个特征向量加入到smiles指纹模型训练中，请举例说明

将表格中的多个特征向量加入到smiles指纹模型训练中，可以通过以下步骤实现：

1. 将表格中的多个特征向量与SMILES字符串对应起来，例如：

| SMILES | Feature1 | Feature2 |
|--------|----------|----------|
| CC(C)O | 0.5 | 0.8 |
| CCCC | 0.1 | 0.6 |
| CC(C)C | 0.3 | 0.9 |

2. 将SMILES字符串转换为指纹向量，例如使用RDKit库将SMILES字符串转换为Morgan指纹向量：

from rdkit import Chem
from rdkit.Chem import AllChem

def get_morgan_fingerprint(smiles):
    mol = Chem.MolFromSmiles(smiles)
    fp = AllChem.GetMorganFingerprintAsBitVect(mol, 2, nBits=1024)
    return fp

3. 将每个SMILES字符串对应的指纹向量与表格中的特征向量合并，例如将Morgan指纹向量与Feature1和Feature2合并：

| SMILES | Feature1 | Feature2 | Morgan fingerprint |
|--------|----------|----------|--------------------|
| CC(C)O | 0.5 | 0.8 | [0, 0, 1, 0, ...] |
| CCCC | 0.1 | 0.6 | [1, 0, 0, 1, ...] |
| CC(C)C | 0.3 | 0.9 | [0, 1, 0, 0, ...] |

4. 将合并后的特征向量作为输入数据，将分子属性作为输出数据，使用机器学习算法进行模型训练，例如使用支持向量机（SVM）算法：

from sklearn import svm
import numpy as np

# 构造输入数据和输出数据
X = np.array(df[['Feature1', 'Feature2', 'Morgan fingerprint']])
y = np.array(df['Property'])

# 将数据集分为训练集和测试集
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 训练模型
clf = svm.SVC(kernel='linear')
clf.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集的结果
y_pred = clf.predict(X_test)

通过以上步骤，就可以将表格中的多个特征向量加入到smiles指纹模型训练中，实现更准确的分子属性预测。