如何獲得預測結果在tensorflow estimator.py中的分類概率？

我使用張量流預測google wide&deep model的廣告ctr。當然，這是一個分類問題，預測廣告將點擊（1）或不（0）。如何獲得預測結果在tensorflow estimator.py中的分類概率？

但是1或0的結果應與一個概率來計算，例如，如果P（X = 1）> 0.2，則結果將是1，且否則爲0

我的問題是如何獲得可能性。

我已在estimator.py [都使用wide_n_deep模型或僅寬模型]中打印大量信息，函數預測以及它在estimator.py或graph_actions.py中調用的一些函數。

但它不工作。（該預測結果也爲0或1，而不是0的概率或1）

在API DOCS，一種方法命名predict_proba將返回的概率。但是當我使用它作爲pred_proba = m.predict_proba(x=None, input_fn=lambda: input_fn(df_test))時，它將返回一個長度無限的數組。如何使用這種方法？ wide_n_deep_tutorial.py

感謝：

我的代碼基礎上進行了修改。

來源

2017-02-27 Cow

怎麼不工作，你會請註明詳細？ –

預測結果也是0或1，而不是0或1的概率。 – Cow

您可以檢查返回幾個度量包含概率的評估方法。 –

更換 pred_proba = m.predict_proba(x=None, input_fn=lambda: input_fn(df_test))

通過 pred_proba = m.predict_proba(input_fn=lambda: input_fn(df_test))

來源

2017-06-09 20:49:14 user48135

如何獲得預測結果在tensorflow estimator.py中的分類概率？

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