将数组添加到现有数组

Question

我使用5倍交叉验证执行计算。我想收集一个数组中的所有预测，以避免每次折叠的统计计算。我尝试通过向现有数组添加数组来扩展预测数组来实现。例如：

for train_index, test_index in skf:
    fold += 1
    x_train, x_test = X[train_index], X[test_index]
    y_train, y_test = y[train_index], y[test_index]
    rf.fit(x_train, y_train)
    predicted = rf.predict_proba(x_test)
    round_predicted = rf.predict(x_test)
    if fold>1:
        allFolds_pred = np.concatenate((predicted, allFolds_pred), axis=1)
        allFolds_rpred = np.concatenate((round_predicted, allFolds_rpred), axis=1)
        allFolds_y = np.concatenate((y_test, allFolds_y), axis=1)
    else:
        allFolds_pred = predicted
        allFolds_rpred = round_predicted
        allFolds_y = y_test
fpr, tpr, _ = roc_curve(allFolds_y, llFolds_pred[:,1])
roc_auc = auc(fpr, tpr)
cm=confusion_matrix(allFolds_y, allFolds_rpred, labels=[0, 1])

计算统计数据。 但它不起作用。什么是最好的方法？还有更好的方法吗？