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我尝试将我的 sklearn 代码迁移到 keras 上的一个基本的二进制分类 示例。我对返回不同于 sklearn 的 keras predict() 方法有疑问。
print("X_test:")
print(X_test)
y_pred = model.predict(X_test)
print("y_pred:")
print(y_pred)
XGBClassifier(base_score=0.5, colsample_bylevel=1, colsample_bytree=1, gamma=0, learning_rate=0.1, max_delta_step=0, max_depth=3, min_child_weight=1, missing=None, n_estimators=100, nthread=-1, objective='binary:logistic', reg_alpha=0, reg_lambda=1, scale_pos_weight=1, seed=0, silent=True, subsample=1)
--- 预测 Sklearn ---
X_test: [[ 1. 90. 62. ..., 27.2 0.58 24. ] [ 7. 181. 84. ..., 35.9 0.586 51. ] [ 13.
152. 90. ..., 26.8 0.731 43. ] ..., [ 4. 118. 70. ..., 44.5 0.904 26. ] [ 7. 152. 88. ..., 50. 0.337 36. ] [ 7. 168. 88. ..., 38.2 0.787 40. ]]y_pred: [ 0. 1. 1. 0. 1. 1. 0. 0. 1. 0. 1. 0. 1. 1. 0. 0. 0. 1. 0. 0. 0. 0. 1. 1. 0. 0. 0. 0. 0. 1. 1. 0. 0. 0. 0. 1. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 1. 0. 1. 0. ... 0. 0. 1. 0. 1. 0. 0. 1. 0. 1. 0. 0. 1. 0. 1. 0. 1. 0. 0. 1. 0. 0. 0. 0. 1. 0. 1. 1. 1. 1. 1. 0. 0. 1. 0. 0. 0. 0. 0. 1. 0. 0. 1. 1. 0. 0. 1. 0. 1. 0. 0. 0. 0. 1. 1. 1.]
predict() 返回的数据类型:X_test 维度的二进制向量(OK)。
score = aTSSeqModel.evaluate(X_test, Y_test2, batch_size=32)
Score: [1.4839521383676004, 0.6338582667778796]
这 2 个值代表什么？
print("--- Predict Keras ---")
print("X_test:")
print(X_test)
Y_pred2 = aTSSeqModel.predict(X_test, batch_size=32)
print("Y_pred:")
print(Y_pred2)
keras.models.Sequential object at 0x7fae3a60b438
---预测Keras---
X_test: [[ 1. 90. 62. ..., 27.2 0.58 24. ] [ 7. 181. 84. ..., 35.9 0.586 51. ] [ 13.
152. 90. ..., 26.8 0.731 43. ] ..., [ 4. 118. 70. ..., 44.5 0.904 26. ] [ 7. 152. 88. ..., 50. 0.337 36. ] [ 7. 168. 88. ..., 38.2 0.787 40. ]]Y_pred: [[ 9.07712865e-21] [ 0.00000000e+00] [ 1.27839347e-25] [ 2.38120656e-22] [ 5.51314650e-20] [ 1.99869346e-22] [ 1.54212393e-19]...
在 keras 模型中使用 predict() 是正确的方法吗？
我希望像 sklean 那样得到一个二进制向量，它是应用于 X_test 数据集的预测结果。什么代表该 2D 向量及其值？
感谢您的回答。
最佳答案
What those 2 values represent ?
假设您编译模型时将 metrics 标志设置为
model.compile(optimizer='...', loss='...', metrics=['acc'])
然后调用 model.evaluate(X, Y) 将返回一个数组，其中第一个值是 model.predict(X) 和 Y，第二个值是相同数据上的准确率。
它也扩展到其他指标。
Is it the correct way to use predict() with keras model?
是的。
Scikit-learn 的 predict() 返回形状为 (n_samples, ) 的数组，而 Keras 返回形状为 (n_samples, 1) 的数组.这两个数组对于您的目的是等价的，但是来自 Keras 的数组更通用一些，因为它更容易扩展到多维输出情况。要将 Keras 输出转换为 Sklearn 的输出，只需调用 y_pred.reshape(-1)。
至于为什么 Scikit-learn 的值会自动四舍五入，我不知道，但这可能与 Sklearn 使用的内部数据类型有关。如果您愿意，可以像这样舍入 Keras 的值:
y_pred[y_pred <= 0.5] = 0.
y_pred[y_pred > 0.5] = 1.
干杯
关于python-3.x - 二进制分类 predict() 方法 : sklearn vs keras，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/48619132/
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我想了解 Ruby 方法 methods() 是如何工作的。 我尝试使用“ruby 方法”在 Google 上搜索，但这不是我需要的。 我也看过 ruby-doc.org，但我没有找到这种方法。
Test 方法 对指定的字符串执行一个正则表达式搜索，并返回一个 Boolean 值指示是否找到匹配的模式。 object.Test(string) 参数 object 必选项。总是一个
Replace 方法 替换在正则表达式查找中找到的文本。 object.Replace(string1, string2) 参数 object 必选项。总是一个 RegExp 对象的名称。
Raise 方法 生成运行时错误 object.Raise(number, source, description, helpfile, helpcontext) 参数 object 应为
Execute 方法 对指定的字符串执行正则表达式搜索。 object.Execute(string) 参数 object 必选项。总是一个 RegExp 对象的名称。 string
Clear 方法 清除 Err 对象的所有属性设置。 object.Clear object 应为 Err 对象的名称。 说明 在错误处理后，使用 Clear 显式地清除 Err 对象。此
CopyFile 方法 将一个或多个文件从某位置复制到另一位置。 object.CopyFile source, destination[, overwrite] 参数 object 必选
Copy 方法 将指定的文件或文件夹从某位置复制到另一位置。 object.Copy destination[, overwrite] 参数 object 必选项。应为 File 或 F
Close 方法 关闭打开的 TextStream 文件。 object.Close object 应为 TextStream 对象的名称。 说明 下面例子举例说明如何使用 Close 方
BuildPath 方法 向现有路径后添加名称。 object.BuildPath(path, name) 参数 object 必选项。应为 FileSystemObject 对象的名称
GetFolder 方法 返回与指定的路径中某文件夹相应的 Folder 对象。 object.GetFolder(folderspec) 参数 object 必选项。应为 FileSy
GetFileName 方法 返回指定路径（不是指定驱动器路径部分）的最后一个文件或文件夹。 object.GetFileName(pathspec) 参数 object 必选项。应为
GetFile 方法 返回与指定路径中某文件相应的 File 对象。 object.GetFile(filespec) 参数 object 必选项。应为 FileSystemObject
GetExtensionName 方法 返回字符串，该字符串包含路径最后一个组成部分的扩展名。 object.GetExtensionName(path) 参数 object 必选项。应
GetDriveName 方法 返回包含指定路径中驱动器名的字符串。 object.GetDriveName(path) 参数 object 必选项。应为 FileSystemObjec
GetDrive 方法 返回与指定的路径中驱动器相对应的 Drive 对象。 object.GetDrive drivespec 参数 object 必选项。应为 FileSystemO
GetBaseName 方法 返回字符串，其中包含文件的基本名 (不带扩展名), 或者提供的路径说明中的文件夹。 object.GetBaseName(path) 参数 object 必
GetAbsolutePathName 方法 从提供的指定路径中返回完整且含义明确的路径。 object.GetAbsolutePathName(pathspec) 参数 object
FolderExists 方法 如果指定的文件夹存在，则返回 True；否则返回 False。 object.FolderExists(folderspec) 参数 object 必选项
FileExists 方法 如果指定的文件存在返回 True；否则返回 False。 object.FileExists(filespec) 参数 object 必选项。应为 FileS
我是一名优秀的程序员,十分优秀！