python logistic回归，将预测概率和预测保存到cs

Question

我不熟悉数据分析和python。我一直在关注泰坦尼克号幸存者的逻辑回归：

http://hamelg.blogspot.ca/2015/11/python-for-data-analysis-part-28.html

不过，我使用的是我自己的非泰坦尼克号数据集。我在这个例子的最后，我想把结果导出到一个csv文件。我做了一个小的修改，但这让我卡住了。除了预测之外，我还显式地生成了我还想导出到csv文件的预测概率。在

test_probs=log_model.predict_proba(X=test_features)
print(test_probs)


# Create a submission for Kaggle
submission = pd.DataFrame({"AccountNumber":titanic_test["AccountNumber"],
"PolarPredict":test_preds,**"probabilities":test_probs** })

我得到的信息是：异常：数据必须是一维的

以下是教程中的原始代码： #进行测试集预测 test_preds=日志_模型.预测（X=测试特征）

^{pr2}$

如何将预测、概率和“ID”导出到csv文件中？在

Answer 1

你可以试着把它们转换成列表

submission = pd.DataFrame({
     "AccountNumber":list(titanic_test["AccountNumber"]),
     "PolarPredict":list(test_preds),
     "probabilities":list(test_probs)
     })

submission.to_csv("tutorial_logreg_submission.csv", 
          index=False)