Как записать значения из numpy.ndarray в Dataframe?

PavelMos, спасибо, получилось. Теперь я хочу добавить набор x_train из 20 строк и 9 столбцов (pandas.core.frame.DataFrame) к этим же данным. Дублируются индексы

Как записать значения из numpy.ndarray в Dataframe?

да, все верно.
напротив последних вероятностей должны получится значения 3 3, 1 1

Как записать значения из numpy.ndarray в Dataframe?

вероятности, прогнозируемые и реальные значения

Как записать значения из numpy.ndarray в Dataframe?

[… [0,17250077 0,17303202 0,17306072 0,30882448 0,17258205]
[0,14553823 0,14860761 0,39314887 0,16709846 0,1456068]]

[2 3 4 1 1 1 3 3 2 4 1 2 4 0 3 4 2 2 3 1]

[2 3 4 1 1 1 3 3 4 4 1 2 4 0 3 4 4 2 3 1]

Как записать значения из numpy.ndarray в Dataframe?

Я пытаюсь добавить таким образом
df = pd.DataFrame (np.concatenate (pred_prob, pred, y_test), axis = 1)
возникает ошибка
TypeError: only integer scalar arrays can be converted to a scalar index
Возможно проблема в размерности матриц.
я не знаю как их преобразовать, чтобы совместить

pred_prob matrix 20 ,5
pred, y_test - 20,

Как получить проверочный набор для определения класса?

dmshar, То есть я могу разбить весь набор на тренировочную и тестовую. Тренировочную опять поделю на тренировочный и тестовый? Тестовую возьму со столбцом класс, но без значений классов, и по ней проверю модель.
Так можно? Или вообще не так?

Как получить проверочный набор для определения класса?

dmshar, подскажите ссылку, пожалуйста

Примеры реализации классификации с помощью алгоритма XGBoost на Python или R?

Спасибо, что Вам не трудно помочь! Я достаточно мало времени занимаюсь DataScience. Мне трудно дается это занятие, но так получилось что мне нужно писать дипломную. Мне удалось получить precision, recall, f1-score, support для каждого класса, но я не могу понять как на выходе получить вероятность или ошибку классификации для каждой строки