使用MultiLabelBinarizer转换Keras预测输出
MultiLabelBinarizer是一种用于将多标签数据进行二进制编码的工具。在机器学习中，多标签分类问题是指一个样本可以属于多个类别的情况，而不是只能属于一个类别。为了处理这种情况，我们需要将多标签转换为二进制编码的形式，以便在模型训练和预测阶段使用。
MultiLabelBinarizer可以将多标签数据转换为一个稀疏矩阵，其中每一列代表一个标签，而每一行代表一个样本。如果一个样本属于某个标签，则对应的列上的值为1，否则为0。这种转换方式可以方便地表示多标签数据，并且可以与Keras等深度学习库兼容。
MultiLabelBinarizer的优势在于它能够处理多标签数据，并将其转换为适合深度学习模型使用的形式。它可以简化数据预处理的步骤，提高模型训练的效率和准确性。同时，它还能够处理类别不平衡的情况，即某些标签的样本数量较少。
MultiLabelBinarizer的应用场景包括但不限于：
- 多标签分类任务：例如图像标注、文本分类等需要处理多个标签的场景。
- 推荐系统：用于对用户对多个标签的兴趣进行建模，提高推荐的准确性。
- 文本分析：处理多标签的文本数据，例如情感分析、主题分类等。
腾讯云提供的相关产品是自然语言处理（NLP），其中包含了文本分类、情感分析等多标签分类的功能。您可以通过腾讯云自然语言处理产品文档了解更多信息：腾讯云自然语言处理产品
另外，腾讯云还提供了机器学习平台（Tencent Machine Learning Platform，TMLP），该平台支持深度学习框架Keras等，并提供了相应的开发工具和资源，方便进行模型训练和预测。您可以访问腾讯云机器学习平台官网了解更多信息：腾讯云机器学习平台
总结来说，MultiLabelBinarizer是一种用于将多标签数据转换为二进制编码的工具，在深度学习等领域具有重要应用价值。腾讯云提供了相应的自然语言处理产品和机器学习平台，方便开发者进行多标签分类任务的处理和模型训练。
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1回答
在的中，显示如下函数：
def vectorize_sequences(sequences, dimension=10000):
results = np.zeros((len(sequences), dimension))
for i, sequence in enumerate(sequences):
results[i, sequence] = 1.
return results
我明白这个功能是干什么的。这个函数在和中都有查询，还提到了、、、、和。尽管范围如此之广，但根据Chollet的书，这种矢量化是“手动完成的，以达到最大的清晰度”。我感兴趣
浏览 2提问于2021-07-17得票数 2
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我有一个序列，它的值是不同元素的列表。Value count如下所示。 category count
[Radiometric] 76
[Ozone] 59
浏览 9提问于2021-01-27得票数 1
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keras和赋值0，1，2是如何...去我的班级？我的数据集中的每个类都有一个唯一的名称，它是一个字符串(z，zg，zm，...)而不是数字。
例如,
test['LITHO_CLASS_CD'].unique()=['k' 'v' 'zf' 'zg' 'zm'],
我计算权重
weights = sklearn.utils.class_weight.compute_class_weight('balanced', test['LITHO_CLASS_CD'].uni
浏览 6提问于2021-02-23得票数 0
我正在使用Keras构建一个用于文本分类的LSTM，并尝试使用不同的输入句子来了解发生了什么，但我得到了奇怪的输出。例如：
句子1=“周二，51岁的玛丽·巴拉女士完成了一段非凡的个人冒险之旅，她被任命为通用汽车的下一任首席执行官，也是第一位登上大型汽车公司最高职位的女性。”
周二，51岁的玛丽·巴拉女士被任命为通用汽车的下一任首席执行官，也是第一位登上大型汽车公司最高职位的女性。
当句子2是输入数组中的唯一元素时，该模型预测类"objective“(0)，输出0.4242。它预测句子1的“主观”(1)，输出0.9061。如果它们都(作为单独的字符串)作为输入输入到同一数组中，则两者都被
浏览 0提问于2019-03-06得票数 1
1回答
我正在构建CNN，并在尝试执行以下操作时遇到此错误：
from tensorflow.keras import utils
trainY=utils.to_categorical(trainY)
ValueError: setting an array element with a sequence.
我的trainY实际上是标签，它看起来像这样：
labels
array([list(['noise']), list(['noise']), list(['noise', 'point_source']),
lis
浏览 7提问于2020-02-24得票数 0
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我想得到一个包含以下代码(MNIST分类)的混淆矩阵：
from sklearn.metrics import confusion_matrix
from __future__ import print_function
import keras
from keras.datasets import mnist
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout, Flatten
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D
from keras i
浏览 3提问于2017-09-27得票数 3
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2回答
是否有可能预测特定输出的"Keras神经网络“的输入？
例如，我有一个具有28输入和3输出的数据集。所以，我在Keras训练过模型，效果很好。现在，我必须在输出中输入特定的值，我必须预测输出的输入是什么。
浏览 2提问于2020-03-11得票数 0
我有以下数组："['book', 'read']" "['cup', 'drink']"等，我想将它转换为允许我应用的列表。
目前，它要么给我个人字符，要么只输出0。
Y = train_labels.iloc[:, 0].values
values = np.array(Y)
mlb = MultiLabelBinarizer(classes=("drink","cup","book", "read"))
output = mlb.
浏览 1提问于2019-02-06得票数 1
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1回答
我用我的数据集训练了我的预训练模型(densenet-121)用于二值图像分类。当我使用test_generator时，test_generator的结果看起来很好，但是当我运行我的代码进行预测时，我得到了[0. 1.]的输出，我如何解决这个问题？ from keras.preprocessing.image import load_img
from keras.preprocessing.image import img_to_array
from keras.models import load_model
img =
load_image('C:/Users/yurtt/D
浏览 37提问于2021-09-15得票数 0
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1回答
角点多标记图像的一种热编码方法
、、、、
我使用PASCAL 2012数据集进行图像分类。一些图片有多个标签，其中几个有单个标签，如下所示。
0 2007_000027.jpg {'person'}
1 2007_000032.jpg {'aeroplane', 'person'}
2 2007_000033.jpg {'aeroplane'}
3 2007_000039.jpg {'tvmonitor'}
4 2007_000042
浏览 0提问于2019-09-16得票数 5
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我正在尝试使用keras网络进行手动反向传播，但是我已经开始获得一个AttributeError：'numpy.ndarray‘对象没有属性'_id’。
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
import numpy as np
X = np.array([[0.55, 0.52], [0.57,0.50]])
W = np.array([[[1, 2], [2, 1]]], dtype=np.float64)
X_reshape = X.reshape(1, 2, 2, 1)
weights = [np.a
浏览 1提问于2022-06-01得票数 0
我是新来的。我对这个密码有问题，
#Library
import numpy as np
import pickle
import cv2
from os import listdir
from sklearn.preprocessing import LabelBinarizer
from keras.models import Sequential
from keras.layers import BatchNormalization
from keras.layers.convolutional import Conv2D
from keras.layers.convolutional
浏览 13提问于2022-05-22得票数 2
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我不明白如何使用经过训练的模型。
例如，我使用来自的代码来训练模型。
import numpy as np
import tensorflow as tf
import tensorflow_datasets as tfds
from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizer
from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
imdb, info = tfds.load("imdb_reviews",with_info=True,
浏览 7提问于2022-05-15得票数 0
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获取Keras模型/层的输出
、、、、
我的Keras模型是Keras存储库中的。
我希望在数据集中获得模型的输出(以文字表示)。
我试过：
layer = model.layers[-1] # For the last layer
f = K.function([model.get_input(train=False)], [layer.get_output(train=False)])
print(f([x])[0]) # your activation tensor
但我知道错误是：
AttributeError: 'Sequential' object has no attribute &#
浏览 1提问于2017-01-10得票数 1
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我想用输出元素附加一个条件来训练我的神经网络(在Keras中)。
举个例子：
尽量减少我在网络输出y_pred和y_true之间的损失函数。
另外，确保y_pred的范数小于或等于1。
如果没有条件，任务就很简单。注:该条件不一定是y_pred的向量范数。
如何在Keras (或者可能是Tensorflow)模型中实现附加条件/限制？
浏览 0提问于2018-09-27得票数 0
我想对不同的图片进行分类，例如猫和狗。为此，我想训练一个通用网络"A“，它只对输入是猫还是狗进行分类。在此之后，每个普通类的专用子网络应该预测狗或猫的种族。
我知道keras的函数式api，以及如何将输出传递到另一个层或网络，但我的问题是如何将输出仅传递给一个专门的网络，以便在我预测一般类之后，将使用的唯一网络是相应的特殊网络。
所以我想在keras中构建类似的东西：
x = Input(shape(100,))
network_a_out = NetworkA(100)(x)
if(network_a_out == classCat)
out = NetworkCat(100
浏览 0提问于2017-08-21得票数 0
1回答
我正在开发一个具有回归预测的深度学习模型。我创建了一个tflite模型，但是它的预测与原始模型不同，它们完全错误。以下是我的过程：
我用克拉斯训练我的模特
model = Sequential()
model.add(Dense(100, input_dim=x.shape[1], activation='relu')) # Hidden 1
model.add(Dense(50, activation='relu')) # Hidden 2
model.add(Dense(1)) # Output
model.compile(loss='mean_sq
浏览 1提问于2018-07-27得票数 4
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在经历了10000次史诗之后，我似乎不能让NN输出的8位层与其输入相同。我可以让它输出一个层，其中有一位表示输入是偶数还是奇数。但我甚至不能让它输出两位的图层，也无法说明输入是偶数还是奇数。
如果我将try_this设置为“偶数/奇数”，它在大约10个时期后就会变得完美。如果我将try_this设置为“偶数/奇数/重复”--这看起来是一样的！--仍然不能很好地训练。
import numpy as np
from tensorflow import keras
features = []
labels = []
# set features to every combination of 8
浏览 0提问于2021-03-07得票数 0
我正在研究一个在keras中使用seq2seq层进行ConvLSTM2D建模的问题。在keras中实现convLSTM允许用户使用'return_sequence‘选项来控制输出序列。当真为真时，输出序列的大小与输入序列相同，当为False时，输出序列为单个帧。我的问题是，当输出序列既不是输入序列也不是单个帧(下一个帧)时，我如何控制输出序列的大小？例如，使用convLSTM2D从过去的20幅图像中预测接下来的6幅图像。在这方面的任何帮助都是有帮助的。
浏览 0提问于2022-08-31得票数 0
我的TensorFlow模型有以下结构。它的目的是解决标签为0或1的二进制分类问题。输出层使用带1输出的sigmoid激活函数。
model = keras.Sequential([
layers.Dense(10, activation='relu', input_shape=[len(train_dataset.keys())]),
layers.Dense(1, activation='sigmoid')
])
optimizer = 'adam'
model.compile(loss='binary_
浏览 0提问于2020-01-07得票数 4
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我目前正在尝试使用Tensorflow。这里我有一个近似根函数的例子。这仍然是相对简单的，因为输入和输出是一个“浮点型”值。 from tensorflow import keras
import numpy as np
model = keras.Sequential([keras.layers.Dense(units=1, input_shape=[1])])
model.add(keras.layers.Dense(100))
model.add(keras.layers.Dense(100))
model.add(keras.layers.Dense(1))
model.compi
浏览 19提问于2019-04-05得票数 2
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1回答
TensorFlow服务(TFS)是否预测API输出与tf.keras.model.predict方法(即根据已编译的度量的模型输出)相同？
例如，如果我们使用tf.keras.model度量编译了一个BinaryAccuracy，那么TFS预测API的输出会是预测请求的每一个输入的二进制精度值的列表吗？
提前感谢！
浏览 7提问于2022-06-06得票数 0
我有一个模型已经工作，并有一个循环它的训练。您可以在这里看到循环：
for idx, (x, y) in enumerate(train_dataset):
pred = model.predict_on_batch(x)
print(model.test_on_batch(x, pred, reset_metrics=False, return_dict=True))
print(model.train_on_batch(x, y, reset_metrics=False))
print(f"After {idx} entries")
我想要创建一个自定义混淆
浏览 5提问于2022-03-21得票数 -1
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我需要SSIM作为我的网络中的一个损失函数，但我的网络有两个输出。我需要使用SSIM进行第一次输出，使用cross-entropy进行下一次输出。损失函数是它们的组合。然而，我需要更高的SSIM和更低的cross-entropy，所以我认为它们的组合是不正确的。另一个问题是我在keras中找不到SSIM的实现。 Tensorflow有tf.image.ssim，但它接受图像，我不认为我可以在损失函数中使用它，对吧？你能告诉我我该怎么做吗？我是keras和深度学习的初学者，我不知道如何将SSIM作为keras中的自定义损失函数。
浏览 50提问于2019-04-10得票数 3
1回答
如何正确地为NN重新塑造图像
、、、、
我训练了我的NN模型，并使用下面的代码保存了它：
from tensorflow import keras
import tensorflow.keras.layers as layers
import cv2
import numpy as np
inputs = keras.Input(shape=(784,), name='img')
x = layers.Dense(64, activation='relu')(inputs)
x = layers.Dense(64, activation='relu')(x)
outputs = l
浏览 3提问于2020-10-10得票数 0
我使用TensorFlow决策林来预测合适的作物，基于几个参数。我如何获得predict()方法来返回标签？
我正在使用这数据集进行培训
我的代码
import tensorflow_decision_forests as tfdf
import tensorflow as tf
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.read_csv("Crop_recommendation.csv")
#TensorFlow dataset
train_ds = tfdf.keras.pd_dataframe_to_tf_datas
浏览 0提问于2023-01-29得票数 0
回答已采纳
假设我得到了一个0-100范围内的数字的真值(输出)。是否可以学习预测一个数字，使其根据输入最小化原始数字(gt)的增量？
Keras的客观类型在这里
浏览 4提问于2016-07-25得票数 1
1回答
我给一个网络提供了一个带有峰值的XY信号。我能产生10,000个样本信号。每个信号都有随机数目的峰值。每次发出信号时，我都会在解决方案数组中保存峰值的#。目标是训练网络根据信号数据找到峰值的#。因此，该网络的输入和输出是：
10,000Y_Train：X_Train: 2 x 100 x1 x 10,000 x 1
但是，这会导致以下错误：
ValueError:数据基数是模棱两可的:X尺寸:2y大小:1确保所有数组都包含相同数量的样本。
这是我的密码。
Data = DataMaker(100000,ScanSize,1)
Data.MakeLotsPks(10000)
Dims = D
浏览 4提问于2021-07-20得票数 0
我正在做的是用一个包含318行和6个属性的数据集训练一个模型。7是目标输出(只有1或0) .I只想让模型打印1或0，即模型的输出。我已经按照下面的代码训练了模型，并获得了90%的准确率。但是我不知道如何获得每个训练数据的输出值。有没有办法打印或生成包含训练数据预测输出的新csv文件？例如:目标(第7个属性)：1 0 0预测(模型输出)：1 0 1帮助将是great.Thanks！ from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout
from sklearn.model_selection im
浏览 123提问于2019-01-10得票数 0
1回答
我是第一次接触神经网络(使用Keras，tf后端)，正在尝试训练一个网络来识别200x200图像中的特定像素。输入数据的特点是格式为(amount，200,200,1)的np数组，因为它们是黑白图像，数组值的范围从-0.5到0.5。标记的y-data具有与值为0的每个像素和值为1的1个像素相同的格式。
导入数据时，它看起来如下所示：
我的网络是这样的：
train_images = np.expand_dims(train_images, axis=3)
train_labels = np.expand_dims(train_labels, axis=3)
test_images
浏览 1提问于2020-07-16得票数 1
2回答
我正试着从一张照片中预测年龄。我在下面构建了模型，但问题是，在拟合模型时，我得到了非常大的loss值，而且accuracy值很低。
我认为问题是选择了错误的损失函数(这里是mean_squared_error)。这里有什么问题吗？
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
X = X.reshape(-1, image_size[0], image_size[1], 1)
model = keras.models.Sequential()
model.add(keras.layers.Conv2D(32, (5, 5), ac
浏览 0提问于2019-06-08得票数 2
TensorFlow2.3引入了新的预处理层，如tf.keras.layers.experimental.preprocessing.Resizing。
然而，使用Keras在图像上进行训练的典型流程是使用tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator，它只能接受固定的target_size参数。据我所知，根本原因是keras在后台以numpy数组的形式处理图像，其中所有图像的大小必须相同(这是真的吗？)。
虽然我可以使用具有大小调整层的模型，该模型经过固定大小的训练，然后预测任意大小的图像，但这似乎是有风险的，因为训练数据和推理数据将具有系统差
浏览 0提问于2020-11-20得票数 0
1回答
Keras为我提供了一种将深入学习模型与sklearn(sklearn的keras包装器)结合使用的方法，但我需要类似的东西----与不同。
我想要创建一个由几个已经训练过的滑雪板模型组成的集合，方法是将它们的输出输入到一个深度学习分类器的输入层(待训练)。
我能做到吗？
浏览 0提问于2019-08-15得票数 1
回答已采纳
1回答
我使用带有Tensorflow后端的Keras对多个序列同时进行一步一步的序列预测；也就是说，我有n个具有m个时间步骤的序列，我使用一个model.predict()命令将它们全部加载到Keras中，模型返回一个'n‘元素数组，每个元素对应于每个n个序列的预测下一步。
所以我的目标是最大限度地提高Keras检测序列间交叉相关性的能力。例如，假设序列a与序列b有一定的时间延迟和缩放因子差异，那么理论上，Keras应该能够使用序列b更好地预测序列a的下一步。我现在如何使用4个序列(每个30个元素)进行测试，并将它们发送给我的模型，因为输入数据具有形状(4，30，1)，输出数据具有形状(4，
浏览 1提问于2017-11-09得票数 0
回答已采纳
我正在为一个多类分类问题建立一个模型。因此，我想用召回和精确性来评估模型的性能。我在dataset中有4个类，它是以one hot表示形式提供的。
我正在阅读和 tf.keras文档，并有一些问题：
在计算多类分类的精确性和召回性时，如何求出所有标签的平均值，即全局精度和召回率？它是用macro还是micro计算的，因为它没有像在中那样在文档中指定。
如果要分别计算每个标签的精度和召回，可以使用参数class_id对每个标签进行one_vs_rest或binary分类。就像我在下面代码中所做的那样？
我是否可以在这里使用带有值top_k的参数top_k=2，或者它不适用于我对4个类
浏览 25提问于2022-06-22得票数 2
1回答
我在一个ML程序上工作，我需要理解为什么我的预测结果在0和1的范围内，对于.My，BPSK.In的预测结果应该是-1或1，代码预测结果总是变成0 for -1，ı能解决这个问题吗？我的代码是：
# first neural network with keras tutorial
import pandas
from numpy import genfromtxt
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
# load the dataset
dataset = genfromtxt("C:/U
浏览 2提问于2020-09-06得票数 0
回答已采纳
我是TensorFlow的新手，我一直在看使用mnist数据集对图像进行分类的教程。 这些视频(或我看过的视频)有10个输出神经元对应于每个图像的类别。例如，神经元1是踝靴；神经元2是衬衫... 这些神经元输出一个概率，但如果我只想要一个输出神经元返回1-10之间的值，该怎么办？ import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
data = keras.datasets.fashion_mnist
(train_images,
浏览 5提问于2020-01-06得票数 0
当我像这样定义一个模型时： import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers
import numpy as np
input_shape = (20,20)
input = tf.keras.Input(shape=input_shape)
nn = layers.Flatten()(input)
nn = layers.Dense(10)(nn)
output = layers.Activation('sigmoid')(nn)
model = tf.keras.Model(inputs=inp
浏览 10提问于2021-04-29得票数 0
回答已采纳
我正在尝试从我的Keras (tensorflow后端)模型创建一个pb文件，这样我就可以在iOS上构建它了。我使用的是freeze.py，我需要传递输出节点。如何获得Keras模型的输出节点的名称？
浏览 7提问于2016-10-13得票数 35
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1回答
我有一个随机向量，有已知的pdf x，我试图预测一些行为y，我创建了一个包含(X，y)的数据集，其中X是VA X和y= (y1，y2)的D实现向量。也就是说，对于每个实例，我都有一个输入向量D和输出向量y。我试过：
from tensorflow import keras
model = keras.models.Sequential([
keras.layers.Dense(300, input_shape=(D,), activation="relu"),
keras.layers.Dense(300, input_shape=(D,), activation=&#
浏览 0提问于2019-06-07得票数 1
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1回答
我有一个数据框架，其中每一行都显示一个事务，即一起购买的商品。下面是我的数据帧的样子
items
['A','B','C']
['A','C]
['C','F']
...
我需要创建一个字典，显示有多少次的项目已购买在一起，类似于以下内容
{'A':[('B',1),('C':5)], 'B': [('A':1),('C':6)], ...}
现在，我已经定义了一个变量freq，然后遍历我的数据帧
浏览 0提问于2020-03-11得票数 0
我一直在研究tensorflow模型，该模型使用动量指标预测股票市场的短期积极和负面趋势。我已经建立了模型，在过去的32个时间步骤中，每个指标都包含一个32x7矩阵。如果价格在最后一步后上涨，标签为1，如果保持不变或减少，则为0。
我有一个定制的度量函数，它输出每个时代的预测值和真值，我发现真值不是0或1，它们在7左右徘徊。对于二进制分类，这是没有帮助的，因为所有的预测也将徘徊在~7。有人能向我解释一下是什么原因导致模型以这种方式改变标签吗？
这是模型和前10个时代的截图供参考。
def true(y_true, y_pred):
return y_true
def pred(y_true
浏览 3提问于2021-04-01得票数 0
我试着使用教程。好吧，我明白了。
然后我用油漆(7.jpg，200x200PX)制作了图像。
现在我想让模型试着猜一下数字是多少。我试着处理图像：
import tensorflow as tf
import numpy as np
mnist = tf.keras.datasets.mnist
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0
model = tf.keras.models.Sequential(
浏览 4提问于2019-10-25得票数 1
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我正在处理一个二进制分类问题，使用传输学习和图像输入，并有一个关于
我一直在使用正确的激活层(例如，对于多类的二进制Softmax使用softmax或Sigmoid - sigmoid )，并注意到当我指定'sigmoid‘作为Dense()输出层的一部分时，不再需要在model.compile()期间指定from_logits=True。
这意味着当我获得预测时，我不使用tf.nn.sigmoid()函数，而只是检查该值是否大于0.5，然后是1，否则为0。这是正确的吗？这是我的代码：
i = keras.Input(shape=(150, 150, 3))
浏览 7提问于2022-07-03得票数 0
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1回答
规模输入训练的ML模型
、、、
我有输入数据，不同功能之间的大小差别很大。我使用sklearn的StandardScaler()对它们进行缩放，然后使用keras对这些数据进行神经网络训练，以预测我的目标。我训练过/测试过这个神经网络，它的性能很好。
训练数据是一个更大模型的函数输入的时间序列，而我的目标是输出时间序列。我已经训练了模型的比例输入数据(离线)，但希望它取代在模型中的功能。然后，它将在每个时间步骤中接受非缩放的输入数据(相同的特征)，并对目标(输出)进行良好的预测。
在离线的timeseries数据上进行培训，似乎不太适合在模型中使用不缩放的数据，一次一次，这是必须的。我是否也应该对在线输入进行缩放(以及如何使
浏览 0提问于2022-03-02得票数 0
我正在学习课程，我无法理解下面的代码，请用简单的英语来解释它。
这是代码
model = tf.keras.models.Sequential([tf.keras.layers.Flatten(),
tf.keras.layers.Dense(128, activation=tf.nn.relu),
tf.keras.layers.Dense(10, activation=tf.nn.softmax)])
我想知道tf.nn.softmax在课程描述中有什么内容，
浏览 0提问于2019-05-07得票数 1
回答已采纳
我有一个字符串数组，我希望将这些字符串作为对应于字母表( an )的布尔数组来处理。
我的目标是以矢量化的方式这样做，并避免任何循环。
例如。
Input:
A = np.array(['A'])
B = np.array(['AB'])
C = np.array(['AZ'])
D = np.array(['AZ','BAZ'])
Output:
A = np.array([1,0,0,0,...0])
B = np.array([1,1,0,0,...0])
C = np.array([1,0,0,0,.
浏览 4提问于2021-05-12得票数 2
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在使用Keras完成模型训练后，我正在尝试使用Keras的model.predict()，以便在新的输入上测试模型。 当我训练模型时，我用Scikit Learn的MinMaxScaler()对我的训练数据进行了标准化。 在使用model.predict()时，我是否也需要对数据进行标准化？如果是这样，我该怎么做呢？
浏览 69提问于2021-06-25得票数 0
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当我试图对我的模型中的测试数据进行预测时，我得到了这个错误。代码： x_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.1, random_state=42)
data_generator=ImageDataGenerator(rotation_range=20, # rotate the image 20 degrees
width_shift_range=0.10, # Shift the pic width by a max of 5%
浏览 25提问于2020-12-05得票数 0
1回答
创建和测试分类器
、、、
我在excel文件中有两列。第1行有确切的用户输入，第2行有其原因。例如：
ROW 1 ROW 2
money deducted cause 1
delivery is late cause 2
something here cause 48
payment problem cause 1
.
浏览 0提问于2017-03-10得票数 0
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