Как выровнять тестовые данные с прогнозируемыми данными с помощью keras.prediction?

Question

У меня есть обученная модель, и я запускаю прогноз с помощью keras через:

model = pets.get_model(input_size=input_units)
model.compile(loss='categorical_crossentropy',
              optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
model.load_weights('models/2019-03-01-02-03-53.h5')

prediction = model.predict(X)

Это дает мне список, который выглядит как [0.323 0.43 .099] и так далее.Как я могу отобразить это на строки в моем X (который является pandas DataFrame), чтобы у меня было простое представление ввода для выходов?

Answer 1

По умолчанию сами model.predict(X) и X будут уже в том же порядке (первое значение prediction соответствует первому ряду X и т. Д.).

Для простотывизуализации, вы можете попробовать что-то вроде X['predicitons'] = prediction, но это добавит столбец к X.