我一直在使用 LabelEncoder 进行分类输出
from keras.utils import np_utils
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
label = LabelEncoder()
y_train = np_utils.to_categorical(label.fit_transform(y_train))
y_test = np_utils.to_categorical(label.fit_transform(y_test))
模型看起来像这样:
model0 = Sequential()
model0.add(Conv1D(32, kernel_size=(3), input_shape=input_shape))
model0.add(Conv1D(64, kernel_size=(3)))
model0.add(Conv1D(128, kernel_size=(3)))
model0.add(Conv1D(64, kernel_size=(3)))
model0.add(Conv1D(32, kernel_size=(3)))
model0.add(Flatten())
model0.add(Dense(128, activation='relu'))
model0.add(Dense(12, activation='relu'))
model0.add(Dense(4, activation='softmax'))
model0.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
训练后,同时预测如何将输出作为类之一?我尝试使用:
model0.predict_classes(feature.reshape(1,num_features,1))
array([3], dtype=int64)
我怎么知道输出属于哪个类?