如何在tensorflow estimator.py中得到预测结果的分类概率？

Question

我正在使用tensorflow来预测google wide&deep model广告的广告。 当然，这是一个分类问题，预测广告将是click（1）或不是（0）。

但是1或0的结果应该用概率计算，例如如果p（x = 1）> 0.2，结果将是1，否则为0.

我的问题是如何获得概率。

我在estimator.py中打印了很多信息[都使用wide_n_deep模型或仅使用宽模型]，函数预测和它在estimator.py或graph_actions.py中调用的一些函数。

但它不起作用。（预测结果也是0或1，而不是0或1的概率。）

在API DOCS中，名为predict_proba的方法将返回概率。但是当我将它用作pred_proba = m.predict_proba(x=None, input_fn=lambda: input_fn(df_test))时，它返回一个长度无限的数组。如何使用这种方法？

我的代码基于以下内容进行了修改：wide_n_deep_tutorial.py

感谢。

Answer 1

替换 pred_proba = m.predict_proba(x=None, input_fn=lambda: input_fn(df_test))

通过 pred_proba = m.predict_proba(input_fn=lambda: input_fn(df_test))