0
我已經訓練了我的RandomForestClassifier（），現在正在尋找將我的預測添加到我新調用的df_test的新導入的測試DF中。scikit-learn：將clf.prediction（）添加到不同的數據框
我已將我的特性列添加到df_test數據框中，以便使用clf.predict方法。
我無法弄清楚如何使用我的clf.predict（）方法向df_test添加新列。
在我的訓練數據：
clf = RandomForestClassifier()
clf.fit(df3[features], df['rounded_score'])
pd.crosstab(clf.predict(df3[features]), df3['rounded_score'])
獲取我的測試數據準備就緒：
df_test = pd.read_csv("test.csv")
df_test['match_ratio'] = df.apply(lambda x: fuzz.ratio(x['search_term'], x['product_title']), axis=1)
df_test['partial_match_ratio'] = df.apply(lambda x: fuzz.partial_ratio(x['search_term'], x['product_title']), axis=1)
df_test['tsort_match_ratio'] = df.apply(lambda x: fuzz.token_sort_ratio(x['search_term'], x['product_title']), axis=1)
我已經試了一下代碼十幾迭代像下面：
df_test['prediction'] = df_test[something].apply(lambda x: clf.predict(x))
但預測方法一直告訴我它正在尋找一個numpy數組。所以，我嘗試以下，其工作原理：
mat = df_test[['match_ratio', 'partial_match_ratio', 'tsort_match_ratio']].as_matrix()
for x in mat[:10]:
print clf.predict(x)
但我無法弄清楚如何得到這個數據到我df_test數據幀作爲新列。我最後的考慮是將預測添加到常規python列表中，然後以某種方式將其轉換爲數據框......但這似乎有點雜亂。