在scikit-learn中,可以通过使用模型的predict方法和真实标签进行比较,从而获得错误预测的列表。具体步骤如下:
以下是一个示例代码:
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
# 加载数据集
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 训练模型
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)
# 预测测试集
y_pred = model.predict(X_test)
# 找出预测错误的样本索引
error_indices = [i for i in range(len(y_test)) if y_test[i] != y_pred[i]]
# 打印预测错误的样本
for index in error_indices:
print(f"样本 {index} 预测错误,预测结果为 {y_pred[index]},真实标签为 {y_test[index]}")
在这个示例中,我们使用了鸢尾花数据集进行训练和测试,使用了逻辑回归模型进行预测。通过比较预测结果和真实标签,找出了预测错误的样本,并打印出了错误的样本信息。
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