我有一段有些能用的代码，但它给我带来了麻烦。我似乎得到一个几乎随机的accuracy_score指标，而我打印出来的预测值却表明情况并非如此。我在网上按照这个教程进行操作，以下是我目前编写的内容：

我很困惑，我无法判断我的数据框拼接是否正常工作，或者accuracy_score指标是否在解决其他问题，因为我得到的输出如下所示：

在这个特定实例中，它显示有7个真负例（正常），1个假正例（？？？），2个假负例（正常），和0个真正例（？？？，但有一个猜对了？）。[classs]列是[Prediction]列所猜测的对象。

回答：

result = pd.concat([adult_train, Prediction], axis=1)

这里Prediction数据框不应该与adult_train拼接，Prediction是对测试集数据集进行预测的结果

pred_gnb = gnb.predict(data_test)

所以，我认为你应该拼接data_test、target_test和Prediction，试试这个方法可能会有效

result = pd.concat([pd.DataFrame(data_test), pd.DataFrame(target_test), Prediction], axis=1)