在python中获取model.predict值

我正在运行一个随机森林模型。我使用下面的代码预测值

预测=模型预测（测试x）

我希望从下面的输出中得到列表或数据帧中的预测值

数组（[1,1,1,1,0,0,0,1,0,0,0,0,1,1,0,0,1,1,1,0,0,1,1,1,0,1,1,1， 0, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,1,0,1,0,0,1,0,1,1,0]，dtype=int64）

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如何在Python中执行此操作predict函数返回一个数组对象，以便您可以将其转换为dataframe，如下所示

import pandas as pd 
prediction = model.predict(test_x)

cols = prediction[0].keys()
df = pd.DataFrame([[getattr(i,j) for j in cols] for i in prediction], columns = cols)

针对您的具体情况：

import pandas as pd 
prediction = model.predict(test_x)
df = pd.DataFrame(prediction, columns = ['ouput'])

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你用的是什么模块<代码>模型告诉我们的不多。从sklearn.employ导入RandomForestClassifier as rf您检查了吗？您实际尝试了什么？它给出了错误-'numpy.int64'对象没有属性'keys'，乐意帮助：）