【问题标题】:How can I align test data to predicted data with keras.prediction?如何使用 keras.prediction 将测试数据与预测数据对齐?
【发布时间】:2019-07-23 16:39:28
【问题描述】:

我有一个训练有素的模型,我正在通过 keras 运行预测:

model = pets.get_model(input_size=input_units)
model.compile(loss='categorical_crossentropy',
              optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
model.load_weights('models/2019-03-01-02-03-53.h5')

prediction = model.predict(X)

这给了我一个看起来像[0.323 0.43 .099] 的列表等等。如何将其映射到我的X(这是一个pandasDataFrame)中的行,以便我可以轻松地表示输入到输出?

【问题讨论】:

    标签: python pandas keras


    【解决方案1】:

    默认情况下,model.predict(X)X 本身已经处于相同的顺序(prediction 的第一个值对应于X 的第一行,依此类推)。

    为了便于可视化,您可以尝试X['predicitons'] = prediction 之类的方法,但这会在X 中添加一列。

    【讨论】:

    • 哦,好简单!它会完美对齐吗?
    • 是的。我更新了答案以添加一点上下文。
    • 等待 - 小问题。我的预测有 3 列。所以我需要以某种方式添加 3 列?
    • 你的数据集有 3 个不同的类吗?如果是这样的话,那么你可以把prediction变成一个DataFrame并加入X。看看stackoverflow.com/questions/20602947/…
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