hayataka2049 score 25454
2018/10/15 13:23 投稿
| 最初からnumpy配列として取り扱った方がスマートなコードになると思います。 |
| ```python |
| import pandas as pd |
| from sklearn.datasets import load_iris |
| from sklearn.model_selection import train_test_split |
| from sklearn.svm import SVC |
| from sklearn.metrics import accuracy_score |
| # irisデータ読み込み |
| iris = load_iris() |
| X = iris.data |
| y = iris.target |
| # hold-out データ分割 |
| X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size = 0.4,shuffle = True, |
| random_state=1) |
| # モデル宣言 |
| clf = SVC() |
| clf.fit(X_train, y_train) |
| # データ予測 |
| y_pred = clf.predict(X_test) |
| print("正解率 = " , accuracy_score(y_test, y_pred)) |
| # 予測データと正解データの比較 |
| result = pd.DataFrame({"true":y_test, "pred":y_pred}) |
| print(result) |
| ``` |
| ``` |
| ### 追記 |
| あとから気づいたのですが、元のコードで |
| ```python |
| y_pred = pd.Series(y_pred) |
| ``` |
| の行を |
| ```python |
| y_pred = pd.Series(y_pred, index=y_test.index) |
| ``` |
| としてindexを揃えてやれば、あとは特に変更なく比較できそうですね・・・。 |
