我正在训练一个模型，我需要报告类概率而不是单个分类。我有三个课程，每个培训实例都有分配给它的三个课程中的任何一个。
我正在尝试使用Keras创建MLP。但我无法计算如何提取每个类的最终类概率。我将此作为我的基本示例：http://machinelearningmastery.com/regression-tutorial-keras-deep-learning-library-python/
谢谢！
最佳答案
你可以使用你训练过的模型的预测方法
预测
预测（self，x，batch_size=32，verbose=0）
为输入样本生成输出预测，成批处理样本
方式。
论据
x：输入数据，作为numpy数组（或numpy数组列表，如果
模型有多个输出）。批处理大小：整数。冗长：冗长
模式，0或1。
返回一个麻木的预测数组。
model.predict(input_to_your_network)
关于python - 如何访问keras中的类概率？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/42159404/