我正在开发一个使用DecisionTreeRegressor的模型。我使用训练数据构建并拟合了树，并预测了最新数据的结果，以确认模型的准确性。
构建并适合树： X = np.matrix（pre_x） y = np.matrix（pre_y） regr_b = DecisionTreeRegressor（max_depth = 4） regr_b.fit（X，y）
预测新数据： X = np.matrix（pre_test_x） trial_pred = regr_b.predict（X，check_input = True）
trial_pred是预测值的数组。我需要将它连接回pre_test_x，以便我可以看到预测与实际发生的情况相符。
我尝试过合并：
all_pred = pre_pre_test_x.merge(predictions, left_index = True, right_index = True)
和
all_pred = pd.merge (pre_pre_test_x, predictions, how='left', left_index=True, right_index=True )
并且在所有现有列中都没有得到任何结果或附加到DataFrame底部的列的第二个副本。
答案 0 :(得分：1)
事实证明这很简单。将预测输出保留为数组，然后运行： w_pred = pre_pre_test_x.copy（deep = True） w_pred [＆＃39; pred_val＆＃39;] = trial_pred