如何使用for循环生成包含train_score和test_score的元组列表

修改方案 #

只需要调整循环内的列表追加逻辑，将原来单独追加test_score的操作，改为追加由train_score和test_score组成的元组即可。
修改后的完整代码如下：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn import tree
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

results = []

for i in range(1, 11):
    clf = DecisionTreeClassifier(max_depth = i, random_state=0).fit(X_train, y_train)
    
    test_score = clf.score(X_test, y_test)
    train_score = clf.score(X_train, y_train)
    
    # 按(train_score, test_score)格式组装元组后存入列表
    results.append( (train_score, test_score) )
    
results

补充说明 #

1. 原代码中的list(range(1, 11))可以保留，也可以简化为range(1,11)，Python3中range本身是可迭代对象，无需转list即可直接遍历，两种写法均不影响运行。
2. 如果后续需要单独提取某一项的分数，可通过索引取值：

• 取第n个（对应max_depth为n）的训练分数：results[n-1][0]
• 取第n个（对应max_depth为n）的测试分数：results[n-1][1]

内容的提问来源于stack exchange，提问作者wellsinsideout