基于模型预测概率结果,输出真实预测值

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技术火炬手 发表于 2020/02/13 10:31:35 2020/02/13
【摘要】 深度学习做分类任务时,通过softmax层后,输出各个类别的概率值。其中,最大概率值索引对应的类别,就是模型预测的最终结果。本文讲述了使用Python将概率值转换最终预测结果。先看一下10个类别,这10个类别,是fashion_mnist的类别。class_name = [ ]假定我们的模型已经训练好,直接使用训练好的模型进行预测。pre...

深度学习做分类任务时,通过softmax层后,输出各个类别的概率值。其中,最大概率值索引对应的类别,就是模型预测的最终结果。

本文讲述了使用Python将概率值转换最终预测结果。


先看一下10个类别,这10个类别,是fashion_mnist的类别。

class_name = [                            ]

假定我们的模型已经训练好,直接使用训练好的模型进行预测。

predictions = model.predict(x_test)

predictions的shape是(len(x_test), len(types)),我们看一下第一个预测结果predictions[0],输出的概率值吧

array([              ]=float32)

总共有10个类别,分别对应10个概率值,其中,概率值最大的是最后一位:8.3170652e-0,对应class_name即是Ankle boot。

借助pandas快速完成这个目的。

pandas pd

result = pd.Series(predictions[]=class_name)
type = result.idxmax()
max_score = result.max()

其中,合成的series是下面这样的形式,可以看出Ankle boot对应的值是最高的。如

T-shirt       Trouser       Pullover      Dress         Coat          Sandal        Shirt         Sneaker       Bag           Ankle boot


本文来自:“机器在学习”

链接:http://www.siyuanblog.com/?p=115235

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