Question

我有一个在sagemaker中使用XGBoost的分类器，但是尽管训练集的第一列（csv文件，假定第一列是sagemaker xgboost的目标）中只有1和0，但是该算法返回了一个十进制数。

前3条记录返回1.08、0.34和0.91。我会假设概率为1.08？如果将这些值四舍五入为0或1，那么它们都是正确的，但是为什么它返回非类值？

此外，该类仅包含预测方法-如果不使用自己的模型，是否不可能使用预测概率方法？

调用此代码是：

from flask import Flask
from flask import request
import boto3
from sagemaker.predictor import csv_serializer
import sagemaker

app = Flask(__name__)

@app.route("/")
def hello():
    numbers = request.args.get('numbers')

    #session
    boto_session = boto3.Session(profile_name="profilename",
                          region_name='regionname')

    #sagemaker session
    sagemaker_session = sagemaker.Session(boto_session=boto_session)

    #endpoint
    predictor = sagemaker.predictor.RealTimePredictor(endpoint="modelname", 
        sagemaker_session=sagemaker_session)
    predictor.content_type="text/csv"
    predictor.serializer=csv_serializer
    predictor.deserializer=None

    #result
    result=predictor.predict(numbers)
    result=result.decode("utf-8")
    return f'Output: {result}'

if __name__ == "__main__":
    app.run(debug=True, port=5000)

烧瓶部分工作正常，我可以在127.0.0.1:5000检索预测。

Sagemaker版本1.3.0。版本1.9.0无法正常工作-它仅需要fcntrl（仅适用于Mac / Linux）-请参见this on their repo，显然它已在pypi上修复，但我已经尝试过，该版本未更改或解决了问题，所以我m坚持使用1.3.0，直到他们解决为止。 1.3.0版没有预言方法。

Sagemaker调用端点返回的值类型？

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