如何确定 Keras 分类器模型中的预测类别？

【问题标题】：How to determine the predicted class in Keras classifier model?如何确定 Keras 分类器模型中的预测类别？
【发布时间】：2020-08-12 20:55:13
【问题描述】：

我根据this tutorial 训练了一个模型。现在，当我将model.predict 用于单个图像时，输出值为[[0.19530062 0.80469936]]。

我该如何解释这个回复？我的意思是这两个值代表什么，即每个值属于哪个类？如果我选择的是猫还是狗，那么如何根据上述输出值确定预测是猫还是狗？

【问题讨论】：

问题（在我编辑后）和答案是否与您的意思相符？
@desertnaut 实际上，我首先将其作为 dup 关闭（请参阅 revision history），但 OP 反对该决定并编辑问题以澄清查找类映射是有意义的（尚未涵盖在我链接到的答案中）。所以我重新打开并添加了该特定问题的答案。

标签： python machine-learning keras classification conv-neural-network

【解决方案1】：

如果你想知道这些值的含义，那么你可以在这里找到答案：How to interpret and transform the values predicted by Keras classifier?

但是，如果您想在使用flow_from_directory 方法后找出ImageDataGenerator 中哪个类被映射到零和一，那么您可以使用class_indices 属性：

class_mapping = train_data_gen.class_indices

来自Keras documentation：

classes： 类子目录的可选列表（例如['dogs', 'cats']）。默认值：None。如果未提供，则将自动从directory 下的子目录名称/结构中推断出类列表，其中每个子目录将被视为不同的类（并且将映射到标签索引的类的顺序将是字母数字）。 包含从类名到类索引的映射的字典可以通过属性class_indices获得。

【讨论】：