2016-11-22 16 views
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के बीच क्या अंतर है मैंने मॉडल.predict और model.predict_proba पाया है, प्रत्येक पंक्ति के लिए प्रत्येक श्रेणी में संभाव्यताओं का प्रतिनिधित्व करने वाला एक समान 2 डी मैट्रिक्स प्रदान करता है।keras: model.predict और model.predict_proba

दो कार्यों का अंतर क्या है?

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यहां टिप्पणी करने के लिए खेद है। लेकिन यह पता नहीं लगा कि आपको अन्यथा कैसे संदेश भेजना है। मुझे वेबसाइट से फ़ाइल पढ़ने के बारे में आपके प्रश्न का उत्तर था ... लेकिन जवाब देने से पहले प्रश्न हटा दिया गया था। यदि आप दोबारा पूछते हैं कि मैं –

उत्तर

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भविष्यवाणी

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

उत्पन्न इनपुट नमूने के लिए उत्पादन पूर्वानुमान, एक बैच तरह से नमूने प्रसंस्करण।

तर्क

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

रिटर्न

A Numpy array of predictions. 

predict_proba

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

उत्पन्न बैच द्वारा इनपुट नमूने बैच के लिए वर्ग संभावना भविष्यवाणियों।

तर्क

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. 

रिटर्न

A Numpy array of probability predictions. 

संपादित: keras के हाल के संस्करण में, भविष्यवाणी और predict_proba ही अर्थात दोनों संभावनाओं देना है। कक्षा लेबल प्राप्त करने के लिए predict_classes का उपयोग करें। दस्तावेज अद्यतन नहीं है। (अविजित दासगुप्ता की टिप्पणी से रूपांतरित)

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का उत्तर दे सकता हूं लेकिन ऐसा लगता है कि मॉडल.predict भी पूर्वानुमान भविष्यवाणियों की एक संख्यात्मक सरणी देता है बल्कि प्रत्यक्ष नमूने लेबल – jingweimo

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वास्तव में! मुझे ऐसा नहीं लगता। भविष्यवाणियां आपको सीधे लेबल नहीं देती हैं, यह आपको लेबल के लिए स्कोर दे सकती है, जिससे आपको सबसे अच्छा लेबल मिल जाता है लेकिन भविष्यवाणी कक्षा की संभावनाएं प्रदान नहीं करती है। –

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keras के हाल के संस्करण में, भविष्यवाणी और predict_proba एक ही है यानी दोनों संभावनाएं देते हैं। कक्षा लेबल प्राप्त करने के लिए predict_classes का उपयोग करें। दस्तावेज अद्यतन नहीं है। –

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पिछली टिप्पणी (और here) में उल्लेख किया है, वहाँ वर्तमान में कोई अंतर नहीं है।
हालांकि एक exist only for backward compatibility लगता है (सुनिश्चित नहीं है कि कौन सा, और मुझे जानने में दिलचस्पी होगी)।

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