Model.predict ve model.predict_proba'nın her ikisi de her satır için her kategoride olasılıkları temsil eden özdeş bir 2D matris verir.keras: model.predict ve model.predict_proba arasındaki fark nedir
İki işlevin farkı nedir?
predict(self, x, batch_size=32, verbose=0)
bir toplu bir şekilde numune işleme, giriş örnekleri için çıkış tahminler oluşturur tahmin.
Bağımsız değişkenler
x: the input data, as a Numpy array.
batch_size: integer.
verbose: verbosity mode, 0 or 1.
döndürür
A Numpy array of predictions.
predict_proba(self, x, batch_size=32, verbose=1)
toplu ile giriş örnekleri batch sınıf olasılığı tahminler oluşturur predict_proba.
Argümanlar
x: input data, as a Numpy array or list of Numpy arrays (if the model has multiple inputs).
batch_size: integer.
verbose: verbosity mode, 0 or 1.
İade
A Numpy array of probability predictions.
Düzenleme
: keras son sürümünde, tahmin ve predict_proba hem olasılıkları vermek yani aynıdır. Sınıf etiketlerini almak için predict_classes kullanın. Belgeler güncellenmedi. (Avijit Dasgupta'ın yorumu uyarlanmıştır)cevabını verebilirim. Ama model.predict, gerçekten de doğrudan örnek etiketler – jingweimo
aslında bir sürü uysallık tahminleri verir gibi görünüyor! ben öyle düşünmüyorum Tahminler size doğrudan etiket vermez, size en iyi etiketi bulduğunuz etiketler için puan verebilir, ancak öngörme, sınıf olasılıklarını sağlamaz. –
Keras'ın son versiyonunda, tahmin ve predict_proba aynıdır, yani her ikisi de olasılıklar verir. Sınıf etiketlerini almak için predict_classes kullanın. Belgeler güncellenmedi. Keras 2.0.8'de –
Önceki yorumlarda belirtildiği gibi (ve here), şu anda herhangi bir farklılık yoktur.
Ancak bir tanesi exist only for backward compatibility'a benziyor (hangisinin bildiğimden emin değilim).
Yorum yazdığım için üzgünüz. Ama aksi halde size nasıl mesaj gönderileceğini anlayamadım. Dosyayı bir web sitesinden okumakla ilgili sorunuza cevap verdim ... ama cevap vermeden önce soru silinmişti. Eğer yeniden sorarsanız, –