機械学習での判定結果を詳細に知りたい(python3, scikit-learn)

解決済

回答 1

投稿 編集

  • 評価
  • クリップ 0
  • VIEW 91

tott-1559

score 1

CSVの行ごとに判定結果を知りたい

学習用データ(dataA.csv)でモデルを作成した後に、別のデータ(dataB.csv)をモデルにインプットして精度を計算するところまではできたのですが、どのデータが正解と認識され、どのデータを誤って分類したのか知る方法が分かりません。
Azure Machine Learningでは行ごとに予測クラスを確認する事ができた為、pythonでもできるのではと思い調べたのですが分かりませんでした。ご存知の方、教えていただけると幸いです。よろしくお願いします。

python3でのコード(ライブラリのインポートは省略します)

#データ読み込み
df = pd.read_csv('dataA.csv')
df1 = pd.read_csv('dataB.csv')

train_x = df.drop(['Class'], axis=1)
train_y = df['Class']
(train_x, test_x ,train_y, test_y) = train_test_split(train_x, train_y, test_size = 0.3, random_state = 42)

# モデル構築ランダムフォレスト
random_forest = RandomForestClassifier(bootstrap=True, max_depth=10, n_estimators=10, random_state=42)
random_forest.fit(train_x, train_y)

# 予測値算出
y_pred = random_forest.predict(test_x)
trainaccuracy_random_forest = random_forest.score(train_x, train_y)
accuracy_random_forest = accuracy_score(test_y, y_pred)

#評価用データ
test_x1 = df1.drop(['Class'], axis=1)
test_y1 = df1['Class']
y_pred1 = random_forest.predict(test_x1)
random_forest = random_forest.score(test_x1, test_y1)

#confusion matrix
mat = confusion_matrix(test_y1, y_pred1)
sns.heatmap(mat, square=True, annot=True, cbar=False, fmt='d', cmap='RdPu')
plt.xlabel('predicted class')
plt.ylabel('true value')


Confusin Matrixでの分類の可視化では、データごとの予測クラスを知る事ができない為、データごとの予測モデルを表示する方法を知りたいです。

  • 気になる質問をクリップする

    クリップした質問は、後からいつでもマイページで確認できます。

    またクリップした質問に回答があった際、通知やメールを受け取ることができます。

    クリップを取り消します

  • 良い質問の評価を上げる

    以下のような質問は評価を上げましょう

    • 質問内容が明確
    • 自分も答えを知りたい
    • 質問者以外のユーザにも役立つ

    評価が高い質問は、TOPページの「注目」タブのフィードに表示されやすくなります。

    質問の評価を上げたことを取り消します

  • 評価を下げられる数の上限に達しました

    評価を下げることができません

    • 1日5回まで評価を下げられます
    • 1日に1ユーザに対して2回まで評価を下げられます

    質問の評価を下げる

    teratailでは下記のような質問を「具体的に困っていることがない質問」、「サイトポリシーに違反する質問」と定義し、推奨していません。

    • プログラミングに関係のない質問
    • やってほしいことだけを記載した丸投げの質問
    • 問題・課題が含まれていない質問
    • 意図的に内容が抹消された質問
    • 広告と受け取られるような投稿

    評価が下がると、TOPページの「アクティブ」「注目」タブのフィードに表示されにくくなります。

    質問の評価を下げたことを取り消します

    この機能は開放されていません

    評価を下げる条件を満たしてません

    評価を下げる理由を選択してください

    詳細な説明はこちら

    上記に当てはまらず、質問内容が明確になっていない質問には「情報の追加・修正依頼」機能からコメントをしてください。

    質問の評価を下げる機能の利用条件

    この機能を利用するためには、以下の事項を行う必要があります。

質問への追記・修正、ベストアンサー選択の依頼

  • tiitoi

    2019/07/31 16:41 編集

    もちろんできるとは思いますが、試されたコード及びデータがないことには具体的なやり方は回答できません。

    キャンセル

  • tott-1559

    2019/07/31 16:44

    申し訳ありません。ご意見ありがとうございます。

    キャンセル

回答 1

checkベストアンサー

0

そのコードではy_pred1が各テストデータに対する予測の格納された、1次元のnumpy配列となります。

投稿

  • 回答の評価を上げる

    以下のような回答は評価を上げましょう

    • 正しい回答
    • わかりやすい回答
    • ためになる回答

    評価が高い回答ほどページの上位に表示されます。

  • 回答の評価を下げる

    下記のような回答は推奨されていません。

    • 間違っている回答
    • 質問の回答になっていない投稿
    • スパムや攻撃的な表現を用いた投稿

    評価を下げる際はその理由を明確に伝え、適切な回答に修正してもらいましょう。

  • 2019/08/01 12:40

    できました!ありがとうございます!

    キャンセル

15分調べてもわからないことは、teratailで質問しよう!

  • ただいまの回答率 90.21%
  • 質問をまとめることで、思考を整理して素早く解決
  • テンプレート機能で、簡単に質問をまとめられる

同じタグがついた質問を見る