python - 从 Keras 序列模型中恢复原始类标签

Question

我是 keras 新手，并且已经在分类数据上训练了一个简单的顺序模型。我对标签进行了一次热编码，并在一次热编码上训练了模型。但是，当我使用 Predict_classes 时，我得到一个整数数组(我知道它们代表预测返回的 softmax 输出中表示的最可能的类的索引)，但我不知道如何将该输出映射回来到原始的一种热编码。我似乎无法在网上或文档中找到答案。任何帮助将不胜感激。

Answer 1

事实证明，keras.predict 返回的数组的值映射到该索引处有效数字的单热编码的可能性(即预测[0] 表示标签 [1, 0, 0, 0]，预测[1]表示标签[0, 1, 0, 0]等的可能性。 keras.predict_class 返回的值也映射到单热编码的标签，其有效数字位于该索引处。您可以轻松地从一种热门编码转移到 keras 的编码

keras_encoding = np.argmax(one_hot_encoding)

从 keras 的编码到一种热编码

one_hot_encoding = np.zeros(len(single_label))
one_hot_encoding[keras_encoding] = 1