keras:model.predict和model.predict_proba之间有什么区别

Question

我发现model.predict和model.predict_proba都给出了一个相同的2D矩阵,表示每行的每个类别的概率.

这两个功能有什么区别？

Answer 1

预测

predict(self, x, batch_size=32, verbose=0)

生成输入样本的输出预测,以批处理方式处理样本.

参数

x: the input data, as a Numpy array.
batch_size: integer.
verbose: verbosity mode, 0 or 1.

返回

A Numpy array of predictions.

predict_proba

predict_proba(self, x, batch_size=32, verbose=1)

逐批生成输入样本的类概率预测.

参数

x: input data, as a Numpy array or list of Numpy arrays (if the model has multiple inputs).
batch_size: integer.
verbose: verbosity mode, 0 or 1.

返回

A Numpy array of probability predictions.

编辑:在最近版本的keras中,predict和predict_proba是相同的,即两者都给出了概率.要获取类标签,请使用predict_classes.文档未更新.(改编自Avijit Dasgupta的评论)