estimator = KerasClassifier

2018/03/27 09:39
阅读数 899

如何在scikit-learn模型中使用Keras

通过用 KerasClassifier 或 KerasRegressor 类包装Keras模型,可将其用于scikit-learn。

要使用这些包装,必须定义一个函数,以便按顺序模式创建并返回Keras,然后当构建 KerasClassifier 类时,把该函数传递给 build_fn 参数。

例如:

def create_model(): ... return model model = KerasClassifier(build_fn=create_model)

KerasClassifier类 的构建器为可以采取默认参数,并将其被传递给 model.fit() 的调用函数,比如 epochs数目和批尺寸(batch size)。

例如:

def create_model(): ... return model model = KerasClassifier(build_fn=create_model, nb_epoch=10)

KerasClassifier类的构造也可以使用新的参数,使之能够传递给自定义的create_model()函数。这些新的参数,也必须由使用默认参数的 create_model() 函数的签名定义。

例如:

def create_model(dropout_rate=0.0): ... return model model = KerasClassifier(build_fn=create_model, dropout_rate=0.2)

 

pred = estimator.predict(X_test)#返回给定测试数据的类预测。
pred1=estimator.predict_proba(X_test)#返回给定测试数据的类概率估计。
# pred3=estimator.score(X_test,Y_test)#返回给定测试数据和标签的平均精度。
print(X_test)#
print(Y_test)#实际类别
print(pred)#预测类别


print(pred1)

 

 

 

[[0. 1. 0. ... 1. 0. 0.]
[0. 0. 1. ... 0. 0. 0.]
[0. 0. 0. ... 0. 0. 0.]
...
[0. 0. 0. ... 0. 0. 0.]
[0. 0. 0. ... 0. 0. 0.]
[0. 1. 1. ... 0. 0. 0.]]
[[0. 0. 0. 0. 0. 1.]
[0. 0. 0. 0. 0. 1.]
[0. 0. 0. 0. 0. 1.]
...
[0. 0. 0. 0. 0. 1.]
[0. 0. 0. 0. 0. 1.]
[0. 0. 1. 0. 0. 0.]]
[5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
5 5 5 5]
[[0.02377683 0.0266185 0.04945414 0.08426233 0.04495123 0.77093697]
[0.02115186 0.01721832 0.03360457 0.05283894 0.05303674 0.82214963]
[0.00838055 0.01647644 0.02293482 0.05378568 0.057558 0.8408645 ]
...
[0.01674003 0.01713392 0.03502046 0.03685626 0.03512193 0.85912746]
[0.0494712 0.0336375 0.05689533 0.03956604 0.04415505 0.77627486]
[0.04764625 0.04542363 0.08352048 0.15077472 0.10701337 0.5656215 ]]

展开阅读全文
打赏
0
0 收藏
分享
加载中
更多评论
打赏
0 评论
0 收藏
0
分享
返回顶部
顶部