我创建了一个逻辑回归模型来预测一个活动的接受率，其中0表示未接受，1表示接受。现在，我需要将三个特定的列组合在一起：person_id、实际的接受score（1或0），以及来自sklearn的predict_proba()的输出。

我可以从测试集中获取person_id及其相应的实际接受score，所以这个问题已经解决了。然而，如果我想使用它们的行索引将predict_proba()的输出与person_id和score合并，那么我遇到了一个问题。这是因为predict_proba()会重置索引。因此，我无法保证如果我将其与person_id和接受score连接，它们会匹配相应的行。以下是我的问题：

1. 有没有办法在返回predict_proba()时保留X_test的原始行索引？下面是针对X_test集的predict_proba()的代码行。

   df_proba = pd.DataFrame(model.predict_proba(X_test)[:,1], columns=['proba'])

2. predict_proba()是否在重置索引的同时保持行顺序？因此，我可以简单地按列（axis=1）进行连接？

回答：

predict_proba()方法不会打乱数据。应用上述方法后，您的X_test的行索引会被保留。换句话说，预测的第一个条目对应于X_test的第一行。您可以简单地连接person_id、score和prediction。