如何使用keras.prediction将测试数据与预测数据对齐？

Question

我有一个训练有素的模型，我正在通过keras进行预测：

model = pets.get_model(input_size=input_units)
model.compile(loss='categorical_crossentropy',
              optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
model.load_weights('models/2019-03-01-02-03-53.h5')

prediction = model.predict(X)

这给了我一个看起来像[0.323 0.43 .099]的列表，依此类推。如何将其映射到我的X（这是pandas DataFrame）中的行，以便我可以轻松地表示输入到输出？

Answer 1

默认情况下，model.predict(X)和X本身已经具有相同的顺序（prediction的第一个值对应于X的第一行，依此类推）。

为便于可视化，您可以尝试使用类似X['predicitons'] = prediction的方法，但这会为X添加一列。