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这可能是因为您的预测包含所有可能类的概率。您需要选择概率最高的类,这将产生与y_测试相同的维度。可以使用numpy中的argmax()方法。它的工作原理如下:
您可以使用sklearn生成混淆矩阵。你的代码会变成这样
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如果您使用.predict_Classes方法而不仅仅是predict,您将得到概率最高的类的向量。 然后,您可以使用sklearn中的混淆矩阵。
这里的测试预测形状是(10000,)。 打印结果如下:
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DPM · 将自定义掩码传递给LSTM数据以进行培训和验证 3 年前 |
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user836026 · 在pytorch中复制权重时语法无效 3 年前 |
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mad · 如何从一个定制的神经网络模型中获得逻辑和概率 3 年前 |