从python中的测试标签中删除零值

如何解决从python中的测试标签中删除零值

我已经训练了一个模型，我想通过将误差除以我的数据集的测试标签来找到它的准确率。但是，测试标签中有一些零值，这说明了缺失值。因此，将相应的误差除以这些值将导致无穷大。

mape = 100 * (errors / y_test)
# Calculate and display accuracy
accuracy = 100 - np.mean(mape)
print('Accuracy:',round(accuracy,2),'%.')

上面的代码片段将打印“inf”作为输出。我应该以某种方式摆脱“y_test”系列中的零值。一种方法是找到该系列中零值的索引，然后删除error 数组中的相应值。

erry = np.array([errors,y_test])

现在，我想知道如何编写代码来删除 erry 中第二列等于 0 的元素？

如果你知道一些更明智的方法来计算模型精度同时注意缺失值，请指出

解决方法

我会使用 y_test 为两个数组创建一个布尔索引：

idx = y_test != 0
mape = 100 * (errors[idx] / y_test[idx])
# Calculate and display accuracy
accuracy = 100 - np.mean(mape)
print('Accuracy:',round(accuracy,2),'%.')