比较Azure ML分类器的brier分数

Question

我试图比较Azure ML studio中两个分类器的brier分数：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.metrics import brier_score_loss

def azureml_main(dataframe1, dataframe2):
    colnames_1 = dataframe1.columns
    y_true_1 = np.array(dataframe1[colnames_1[1]])
    y_prob_1 = np.array(dataframe1[colnames_1[-1]])
    brier_score_1 = brier_score_loss(y_true_1, y_prob_1)

    colnames_2 = dataframe2.columns
    y_true_2 = np.array(dataframe2[colnames_2[1]])
    y_prob_2 = np.array(dataframe2[colnames_2[-1]])
    brier_score_2 = brier_score_loss(y_true_2, y_prob_2)

    data = {'brier_score': [brier_score_1, brier_score_2]}
    result = pd.DataFrame(data, columns=['brier_score'])

    return result

我的问题是脚本只在第一行输出第一个数据集的brier得分值。第二行是空的。这就是我连接脚本的方式：

Answer 1

我发现问题是由第二个数据帧中的一些NaN值引起的。 将dataframe2 = dataframe2.dropna()添加到脚本顶部解决了问题。