【发布时间】:2017-12-14 04:14:08
【问题描述】:
我正在使用单输出层进行二进制分类。我想知道哪个类被编码为 0 和 1,以便在 Keras 中使用 model.predict() 时可以解释概率分数(我认为这是 label1 的分数)。考虑到训练损失很小,使用 predct_classes 训练数据来检查类标签是否有意义?有没有更好的办法?
【问题讨论】:
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您是自己创建二进制标签还是使用 sklearn?
标签: keras
我正在使用单输出层进行二进制分类。我想知道哪个类被编码为 0 和 1,以便在 Keras 中使用 model.predict() 时可以解释概率分数(我认为这是 label1 的分数)。考虑到训练损失很小,使用 predct_classes 训练数据来检查类标签是否有意义?有没有更好的办法?
【问题讨论】:
标签: keras
是的,使用predict(trainingData) 研究结果,手动比较预测数据和真实数据之间的值是有意义的。
但当你创造真正的价值时,是你定义了什么是 0 和 1。
答案就在你的真实数据中,他们通常称之为“Y”。该模型将学习 Y 中的内容,这就是分类。只有您(创建数据的人)才能知道这一点。
【讨论】:
for X,Y in generatorInstance:...