通过机器学习的两门课进行预测

时间:2018-08-21 18:29:23

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

object-fit: contain|cover

在预测两个类别的概率时,我使用:

img

并返回此数组:

.contain img {
  object-fit: cover;
}

由于我只有两个类,所以返回的数字是否属于第一类?是指元素0(普通)上的类?因此,按照这种想法,小于0.5的值是正常值,大于0.5的值是异常值吗?

2 个答案:

答案 0 :(得分:1)

返回的数字是预测阳性类别的概率(编码为1)。在您的情况下,这可能是类Abnormal(这取决于数据的准确编码方式)。您可以通过调用以下命令将预测的概率转换为二进制值:

(predictions > 0.5).astype(int)

答案 1 :(得分:1)

这四个数字对应于您拥有模型的四个输入。

每个数字的编码方式与训练时的目标编码方式(trainY)相同。如果将类别1编码为目标yarn link,而将类别2编码为0,则可以将输出值1解释为类别2的概率为0.6。 >

请注意,您在生产中可能会遇到以下无法处理的情况:

  • 既不是1类也不是2类-网络仍然会为一个类分配至少50%的概率,因为它不能做不同的事情
  • 这是第1类和第2类-网络最多会为每个类分配50%的概率。