Python、Keras - 二进制文本分类器预测结果为值数组而不是单一概率

Question

我正在构建一个非常简单的 DNN 二元模型，我将其定义为：

def __build_model(self, vocabulary_size):
    model = Sequential()
    model.add(Embedding(vocabulary_size, 12, input_length=vocabulary_size))
    model.add(Flatten())
    model.add(Dense(16, activation='relu'))
    model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

    model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['acc'])
    return model

训练如下：

def __train_model(self, model, model_data, training_data, labels):
    hist = model.fit(training_data, labels, epochs=20, verbose=True, validation_split=0.2)

    model.save('models/' + model_data['Key'] + '.h5')

    return model

这个想法是在训练后输入 tfidf 矢量化文本，并在它属于 class 1 或 0 时进行预测。遗憾的是，当我运行预测它时，我得到了一组预测而不是属于 class 1 的文章的预期概率为 1。数组值看起来非常统一。我认为这是由于模型中的一些错误造成的。我尝试像这样弹出预测：

            self._tokenizer.fit_on_texts(asset_article_data.content)

            predicted_post_vector = self._tokenizer.texts_to_matrix(post, mode='tfidf')

            return model.predict(predicted_post_vector) > 0.60 // here return array instead of true/false

训练数据本身就是矢量化文本。可能有什么问题？

Answer 1

Keras 被构建为预测多个输入的输出，这就是为什么输出是一个数组。请参阅 keras 文档 here（Returns Numpy 预测数组）。因此，如果您需要单个输出，只需 select 数组的第一个元素：

model.predict(predicted_post_vector)[0] > 0.60

Answer 2

有两种方法可以解决您的问题：

model.predict_classes 正如西蒙所说或使用 argmax

np.argmax(model.predict(predicted_post_vector), axis=1)

我个人会在你的目标变量中使用 pd.get_dummies(y_train) 并将输出层调整为 Dense(2, activation='sigmoid')。

Answer 3

您可能犯的错误是 post 是一个字符串，而它应该是一个字符串列表。这就是为什么，正如您提到的，model.predict() 会产生很多值：因为分词器已经迭代了 post 的字符并为每个字符生成了一个 Tf-idf 向量！只需将其放入列表即可解决问题：

... = self._tokenizer.texts_to_matrix([post], ...)

Python、Keras - 二进制文本分类器预测结果为值数组而不是单一概率

Python, Keras - Binary text classifier prediction results in array of values instead of single probability

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