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本教程仅输出预测的类别名称。我希望它输出类别名称及其概率，并且我只想输出某个概率以上的类别。loved the organization "])这是当前的输出：在probs变量的函数中计算概率</em
浏览 29提问于2021-02-24得票数 0
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当使用库中的其他一些算法(RandomForestClassifer、LogisticRegression等)时，我可以使用model.predict_proba()让算法输出每个示例获得正(1)的概率有什么方法可以为Perceptron算法获得类似的输出吗？我所能达到的最接近的是model.decision_function()，它根据到超平面的有符号距离为示例输出一个置信度评分，但我不知道如何将这些信任分数转换成我想要的概率数字。model.predict()也只返
浏览 1提问于2015-08-03得票数 5
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softmax")(x) 上面的代码只是在一个tf.keras模型中显示输入和输出如何为每个输入图像保存输出类别("y_pred")？简单语句ypreds = model(inputs)或ypreds = model.predict(inputs)生成一组5元素数组，这些数组添加到1，即概率。因此，问题是如何输出预测的类别，在本例中是
浏览 4提问于2022-06-06得票数 1
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我的模型只能做一个特定的预测(在我的例子中是numpy.ndarray)，但是我感兴趣的是一个更像概率的预测(例如90%的class1和80%的class2 ...etc)。如何使用列车模型得到正确的概率值？(img_data) out of model.predict(img_data)数组([6.1735226e-09，5.3491673e-11，1.6549424e-09，9.9484622e-01，"\n")
print(type(model.predict(img_data))) #I希望得
浏览 10提问于2022-05-03得票数 -1
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我正在尝试使用Keras构建一个文本标记(多标签)神经网络。因此，数据看起来像是size (num_samples, 140)的二维数组。其中样本数量约为30k。mdl = Sequential()mdl.add(LSTM(100))
mdl.add(Dense(train_y.shape[1], activation="sigmoi
浏览 5提问于2018-09-18得票数 2
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我试图在经过训练的模型上预测单个图像的类别，但是我得到了一个奇怪的输出，所以这是我的代码：from tensorflow.keras.preprocessingdog
new_image = load_image(img_path, True)
pred = model.predict(new_image)但是我得到了[[0.8189
浏览 4提问于2020-05-18得票数 0
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我试图运行一个人群估计模型，根据图像中有多少人，将图像分为三个不同的大类。1200幅图像用于训练，其中20%用于验证。我使用作为参考，将图像数据加载到模型中；将图像作为压缩文件加载，提取图像，并根据它们所在的文件夹对它们进行分类。到目前为止，我尝试的是：
我还尝试将最后一个密集层更改为model.add(稠密( 3) )，但我发现一个错误，即“形状
浏览 5提问于2021-05-13得票数 0
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当我预测泰坦尼克号乘客是否幸存时，模型的输出是一个概率。我怎么能把它区分为0还是1？activation=tf.nn.sigmoid)(hidden3)当我用经过训练的模型预测结果时，我得到的概率不是标签res = model.predict(test_data)如何将概率映射到标签(0或1)？
浏览 3提问于2020-01-08得票数 1
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n_estimators = 5000)y_pred = model.predict%" % (accuracy * 100.0))
print("Log_loss: %f" % ll)生成以下输出
浏览 8提问于2017-06-21得票数 2
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我使用这个函数来预测从未见过的图像的输出。dtype = 'float32')/255.0 image = image.reshape(1, 224,224,3) clas = model.predict
浏览 5提问于2022-04-22得票数 1
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但我对model.predict有一个问题。 它只显示1，而不是数组0。,[1,150,150,3])
print(classes)
print("%.2f" % prob)
print(pred_name) 我希望我的model.predict
浏览 15提问于2019-09-26得票数 0
我的最后输出给了我三个概率，每个概率对应于一个类，我如何知道每个概率所指的是哪个类？我正在通过图像数据发生器训练我的模型。640, 360), class_mode='categorical')
target_size=(640, 360),
batch_size=32
浏览 3提问于2021-04-23得票数 0
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我有两班一班和二班：[0.333,0.6667]1
在10个lac的测试数据中，大约200个测试值正在发生这种情况对于所有其他记录，这两个函数的输出并不冲突。即使2类的概率较高，预测函数也给出最后一类为1。对于这200个记录，model.predict()和model.predict_proba()的输出不同步的原因是什么？
浏览 0提问于2019-07-25得票数 1
我做了类似于keras文档中的训练和验证。而是如何测试图像。我知道在scikit-learn中该怎么做。但是我想用keras做。
浏览 3提问于2018-03-17得票数 0
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我正在做一个简单的分类问题。我完成了示例并创建了一个模型。 我按照下面给出的方式排列了标签列。 label 0 1 1 0 0 1因此，我想用样例来测试系统。但它确实是以百分比的形式存在的。 我希望它能给出两个正确的值，0或1。 示例代码； input_dict = {name: tf.convert_to_tensor([value]) for name, value in sample.items()}prob = tf.nn.sigmoid(predictions[0])
print(
浏览 42提问于2021-01-22得票数 0
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我正在使用以下代码学习我的数据集。from keras.models import Sequentialdataset = np.loadtxt('path to dataset', delimeter=',')
y_train=dataset[:700,3]y_test=dataset[700:,3]
model
浏览 0提问于2018-05-08得票数 0
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多类分类中类的发现概率
、、、、
我制作了一个Tf/Keras CNN模型，它是一个二进制分类器。该模型对图像属于A类或B类的情况进行分类，如果图像是A类的一定百分比，B类的一定百分比，如何使模型返回。
帮帮忙吧。
浏览 13提问于2022-04-02得票数 -2
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我已经训练了一个基于双向LSTM和密集层输出的深度学习模型。使用model.predict(x)获得的输出概率与我的实际标签(一个热编码标签)匹配是非常令人困惑的。此外，model.predict_classes(x)输出(0,1,2)也是令人困惑的。如何将这些输出与我的原始标签相关联。Y_train, validation_data=(X_test, Y_test), batch_size=32, epochs=10)
model.predict_classes(t
浏览 34提问于2020-12-01得票数 0
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当我调用model.predict()时，输出返回一个概率，如何知道该概率属于哪个类？
我用了角角功能模型。
浏览 1提问于2021-07-27得票数 0
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