我在 python 中使用 scikit learn 运行了逻辑回归。我知道想要将结果输出到 csv 中，然后加载到 Tableau 中。为此，我需要结合 y_test、y_actual 和 X_test 数据。我想知道是否有办法输出 y_test、y_actual 和 X_test 数据？我知道我可以使用 to_csv，但是当我尝试提取这些数据并连接在一起时，我担心它不正确匹配，因为没有识别加入。
或者，有没有办法用逻辑回归保留一个唯一的 id (uid)，这样就很容易看到回归对特定人的预测？
每条线在预测时都是独立处理的，因此您可以确保数据保持相同的顺序。
为简单起见，您可以将数据保存在 pandas 数据框中。这是一个简短的工作示例：
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.model_selection import train_test_split
X, y = make_classification(n_samples=100, n_features=10)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
clf = LogisticRegression()
clf.fit(X_train, y_train)
data_test = pd.DataFrame(data=X_test, columns=['f{}'.format(i) for i in range(1, 11)])
data_test['y_test'] = y_test
data_test['y_pred'] = clf.predict(X_test)