為什么我在 keras 中獲得 model.predict 的列表列表為 output

Question

在我的測試集上使用 model.predict 時，我的 output 如下所示。 而我的時代的准確度在 0.8 范圍內。

`[[1.63658711e-04 9.99836326e-01]
[2.59015225e-02 9.74098504e-01]
[9.78065059e-02 9.02193546e-01]
[1.09802298e-02 9.89019811e-01]
[3.25678848e-04 9.99674320e-01]
[3.48023442e-03 9.96519804e-01]
[1.56172812e-02 9.84382689e-01]
[4.83522518e-03 9.95164752e-01]
[6.11863611e-03 9.93881345e-01]
[3.42085288e-04 9.99657869e-01]
[5.51505107e-03 9.94484961e-01]...]'

我的目標是預測一個人是否患有心臟病，我如何比較我的測試集的值和我的真實值並找出我的 model 的性能。

Answer 1

沒有任何代碼，我假設您在兩個類之間進行分類。 這兩個輸出是推斷數據是一個 class 或另一個的概率。

[1.63658711e-04 9.99836326e-01]

這告訴我們它認為 class 1 的概率是.000163658 (.0163658%) 和 class 2.999836 (99.836%)。

我猜 class 1 是心臟病，而 class 2 不是心臟病，基於每個人的數量。