是否有可能在调用model.predict_classes()后获得预测精度？

model.predict_classes() 是 Keras 框架中的一个方法，用于对输入数据进行分类预测并返回每个样本的类别索引。然而，这个方法本身并不直接提供预测精度（accuracy），它仅仅返回预测的类别。

要获得预测精度，你需要将模型的预测结果与真实标签进行比较，并计算正确预测的比例。以下是如何计算预测精度的基本步骤：

1. 获取预测结果：
2. 获取预测结果：
3. 计算精度：
4. 计算精度：

如果你使用的是 TensorFlow 2.x，model.predict_classes() 方法已经被弃用，你可以直接使用 model.predict() 并处理其输出来获取预测类别。

优势：

• 使用 model.predict() 和 accuracy_score 可以提供更灵活的预测后处理。
• 这种方法不依赖于特定版本的 Keras 或 TensorFlow，因此更具通用性。

类型：

• 这是一种基于比较模型预测和真实标签来评估模型性能的方法。

应用场景：

• 在模型训练完成后，对模型进行评估和验证。
• 在生产环境中监控模型的性能。

可能遇到的问题：

• 如果你的标签不是 one-hot 编码的，你需要相应地调整代码来提取正确的类别标签。
• 如果你的模型输出不是概率分布，而是直接的类别索引，那么你不需要使用 argmax()。

解决这些问题的方法：

• 确保你的标签格式与模型的输出格式相匹配。
• 如果你的模型输出不是概率分布，确保你理解模型的输出格式，并据此提取预测类别。

参考链接：

• TensorFlow 2.x: Model Prediction
• Scikit-learn: Accuracy Score