Понимание результатов `predict_proba`

Я использую глубокую нейронную сеть для предсказания (которое может быть либо 1, либо 0). Решенная проблема является проблемой классификации. Я использую predict_proba из sklearn, чтобы предсказать вероятность моего предсказания. Насколько мне известно, вывод predict_proba должен иметь 2 столбца в строке, обозначающие вероятность каждого класса. Я ожидаю что-то вроде этого:

[0.99467199 0.00532801]
[0.00223842 0.99776158]
[0.99389073 0.00610927]

Но я получаю:

[[6.92488432e-01]
 [5.56170940e-04]
 [7.24569559e-01]
 [9.99984384e-01]]

Как я могу интерпретировать эти результаты? Были ли предсказаны эти значения, соответствующие вероятности класса?


deep-learning classification scikit-learn prediction tensorflow-probability
person yamini goel    schedule 21.01.2020    source источник
comment
Добавьте соответствующий фрагмент кода в свой вопрос   -  person Sociopath    schedule 21.01.2020
comment
@AkshayNevrekar, это исследовательский проект, и я не могу привести здесь код модели. Что еще я должен добавить сюда, чтобы сделать вопрос более ясным?   -  person yamini goel    schedule 21.01.2020

Ответы (1)


arrow_upward
0
arrow_downward

Это нормально, когда у вас есть только два класса, достаточно указать только вероятность одного из них, потому что другой можно найти, вычитая вероятность первого класса из 1.

person hola    schedule 21.01.2020
comment
Итак, что показывает мой вывод? Показывает ли он вероятность класса 0 (или 1) или вероятность того, что класс был окончательно предсказан? - person yamini goel; 21.01.2020