如何从keras NN获取可能性数据？

Question

我正在与此tutorial

一起学习keras NN。

在示例中，我们对著名的IRIS数据集进行了分类

model = Sequential()
model.add(Dense(16, input_shape=(4,)))
model.add(Activation('sigmoid'))
model.add(Dense(3))
model.add(Activation('softmax'))
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=["accuracy"])
model.fit(train_X, train_y_ohe, epochs=100, batch_size=1, verbose=0);
loss, accuracy = model.evaluate(test_X, test_y_ohe, verbose=0)
print("Accuracy = {:.2f}".format(accuracy))

但是，我想打印出测试数据的可能性矩阵（即在应用了Activation（'softmax'）之后，测试数据的机会属于A，B，C，D类）。有人可以告诉我该怎么做吗？

Answer 1

训练模型后，您希望将其应用于测试集。 您可以这样做：

class_probability = model.predict(test_X)

咨询here：

  

预测（self，x，batch_size = None，verbose = 0，steps = None）   生成输入样本的输出预测。