python - 如何在keras预测模型CNN中获得概率百分比

Question

在这里，我得到的数据为 [0 1 0 0] 或 [0 0 0 1]，---我知道它告诉我 [0 1 0 0] 是 label2，[0 0 0 1] 是 label4，[1 0 0 0] 是 label1，[0 0 1 0] 是 label3。

import pickle
from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences

MAX_SEQUENCE_LENGTH = 1000
MAX_NB_WORDS = 20000

with open ('textsdata', 'rb') as fp:
    texts = pickle.load(fp)

tokenizer = Tokenizer(num_words=MAX_NB_WORDS)
tokenizer.fit_on_texts(texts)
sequences = tokenizer.texts_to_sequences(texts)
inputquery = ["Play some music will ya"]
sequences = tokenizer.texts_to_sequences(inputquery)
model = load_model('my_model.h5')
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='rmsprop', metrics=['acc'])
print("sequences", sequences)

data = pad_sequences(sequences, maxlen=MAX_SEQUENCE_LENGTH)
classes = model.predict(data)
y_classes = classes.argmax(axis=-1)
print(y_classes)

我需要它的百分比，因为它确信它是 label1 为 0.67softmax之前的值或者有足够把握告诉它的值是label1 or label2 or label3 or label4--

我需要其中任何一个或所有这些百分比的百分比，例如...

如果给定一个输入输出是这样的

1 级 - 0.87

2 级 - 0.3

3 级 - 0.5

4 级 - 0.5我怎样才能得到这种输出而不仅仅是 [1 0 0 0]我应该在上面的代码旁边添加什么请告诉

Answer 1

有一个名为 predict_proba 的方法返回单个类别的概率而不是类别预测。这可以用作

probabilities = model.predict_proba(data)

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