如何将model.predict()的返回数组转换为预测的类别标签

发布于 2020-07-29 20:41:39

在使用keras进行多标签分类问题时,由于我想得到每一个子类别对应的分类准确率,使用model.predict(),将返回值用np.argmax()转换后仍提示我输入的数组不匹配,Found input variables with inconsistent numbers of samples: [1500, 15],因为我需要预测的数据量为1500个,15个类别
Y_test = np.argmax(y_test, axis=1) # Convert one-hot to index这里把onehot转成了整数[1,2,1,1,2,1]
y_pred = model.predict(x_test)
y_pred=np.argmax(y_pred,axis=1)#axis=0,返回每一列最大值索引,axis=1,返回每一行最大值索引
y_pred=y_pred[3,:]#多输出,因此第四行的值为最终预测值
print(y_pred)
print(classification_report(Y_test, y_pred))
按照我的理解,转换完的y_pred应该是个长度1500的数组,每个数值为对应的预测类别,但是一直提示错误
希望大神可以帮忙解答

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1 个回答
gg22mm
gg22mm 2021-02-04
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我也遇到这样的问题,都没人知道吗??

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