如何理解张量流预测?
tensorflow 229
原文标题 :How to understand tensorflow predictions?
我从 youtube 开始学习 tensorflow:https://www.youtube.com/watch?v=Cq_P8kJgjvI&t=1808s
最后一个关于预测的代码是这样的:
第一的:
print(df_test_new.iloc[0])
print('prediction')
print(predictions[0])
结果:
age 25
workclass Private
fnlwgt 226802
education 11th
education_num 7
marital Never-married
occupation Machine-op-inspct
relationship Own-child
race Black
sex Male
capital_gain 0
capital_loss 0
hours_week 40
native_country United-States
label 0
new 625
Name: 0, dtype: object
prediction
{
'logits': array([-954.60187], dtype=float32),
'logistic': array([0.], dtype=float32),
'probabilities': array([1., 0.], dtype=float32),
'class_ids': array([0]),
'classes': array([b'0'], dtype=object),
'all_class_ids': array([0, 1], dtype=int32),
'all_classes': array([b'0', b'1'], dtype=object)
}
这是在数组索引 3 中
print(df_test_new.iloc[3])
print('prediction:')
print(predictions[3])
这是打印结果:
age 44
workclass Private
fnlwgt 160323
education Some-college
education_num 10
marital Married-civ-spouse
occupation Machine-op-inspct
relationship Husband
race Black
sex Male
capital_gain 7688
capital_loss 0
hours_week 40
native_country United-States
label 1
new 1936
Name: 3, dtype: object
prediction:
{
'logits': array([1222.3406], dtype=float32),
'logistic': array([1.], dtype=float32),
'probabilities': array([0., 1.], dtype=float32),
'class_ids': array([1]),
'classes': array([b'1'], dtype=object),
'all_class_ids': array([0, 1], dtype=int32),
'all_classes': array([b'0', b'1'], dtype=object)
}
我仍然不明白 tensorflow 中的预测含义,请帮助我理解它。
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Noltibus 评论
从您的示例中,我看到以下内容:
你有关于人的数据,每个人都有一个标签,要么
1
或0
。这在label
下的地面实况数据中显示。这些标签代表什么应该解释你从哪里获得数据,如果这个人是否应该获得贷款,可能是银行提供的数据,标签1
表示YES
和标签0
表示NO
。您的预测概述列出了以下信息:
all_classes
列出您的神经网络实际可以提供的输出,在您的情况下是两个类别(0 或 1)之一。classes
下列出了您的网络发布的具体预测。在你的第一个例子中,这是b'0'
,在你的第二个例子中,这是b'1'
。这些预测分别表示0
和1
,这意味着您的网络为您的两个示例提供了正确的预测,因为数据中列出的基本事实是0
用于第一人称,1
用于第二人称。2年前