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python - 如何使用 keras.prediction 将测试数据与预测数据对齐？

问题描述

我有一个训练有素的模型，我正在keras通过以下方式运行预测：

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]这样的列表。如何将其映射到我的X（即 a pandas DataFrame）中的行，以便我可以轻松地表示输入到输出？

标签： pythonpandaskeras

解决方案

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

为了便于可视化，您可以尝试类似的方法，X['predicitons'] = prediction但这会在X.

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