如何解讀Google Cloud ML預測結果？

Question

我通過GC ML人口普查寬&深度學習例如工作 https://github.com/GoogleCloudPlatform/cloudml-samples/tree/master/census

一個人

鑑於人口普查數據，如年齡，性別，教育和職業（功能），這DNNLinearCombinedClassifier模式應該預測是否或者該人每年的收入超過5萬美元（目標標籤）。

我跑使用test.json數據 {"age": 25, "workclass": " Private", "education": " 11th", "education_num": 7, "marital_status": " Never-married", "occupation": " Machine-op-inspct", "relationship": " Own-child", "race": " Black", "gender": " Male", "capital_gain": 0, "capital_loss": 0, "hours_per_week": 40, "native_country": " United-States"}

我得到以下結果在線預測 gcloud ml-engine predict --model census --version v1 --json-instances ../test.json

： {"probabilities": [0.9962924122810364, 0.003707568161189556], "logits": [-5.593664646148682], "classes": 0, "logistic": [0.003707568161189556]}

我該如何解讀？ 我目前的理解是，logit是輸出層中sigmoid二進制分類激活函數的反函數（不確定輸出數字表示什麼），而classes: 0是指二進制分類< $ 50,000，而不是1（> = $ 50,000 ）

Answer 1

正確。

• 概率：是< $ 50K VS> = $ 50K的概率。
• 類：預測類（0，即< $ 50K）
• logits：LN（P /（1-P））= LN（0.00371 /（1-0.00371））= -5.593
• 物流：1 /（1 + EXP（-logit））= 1 /（1 + EXP（5.593））= 0.0037