'Sequential' object has no attribute 'predict_proba'

这个错误通常是因为你正在使用一个不支持 'predict_proba' 方法的模型。这个方法通常是用于分类模型中，用于预测每个类别的概率。如果你的模型不是分类模型，就不支持该方法。请检查你的代码，确保你正在使用正确的模型，并且该模型支持 'predict_proba' 方法。如果你需要更多的帮助，请提供更多关于你的模型和代码的细节，我会尽力帮助你解决问题。

相关问题

AttributeError: 'Sequential' object has no attribute 'predict_proba'

这个错误通常出现在使用 Keras 深度学习框架中，在使用 `Sequential` 模型进行预测时使用了不存在的方法 `predict_proba`。在 Keras 中，`Sequential` 模型没有 `predict_proba` 方法，而是使用 `predict` 方法进行预测并返回预测结果的概率值。

您可以将 `predict_proba` 方法修改为 `predict` 方法并检查您的代码是否正确。如果您需要返回预测结果的概率值，则可以在模型编译时设置 `model.compile` 的 `metrics` 参数为 `['accuracy']` 或 `['categorical_accuracy']`。这样在调用 `predict` 方法时，会返回每个类别的概率值。

'Sequential' object has no attribute 'predict_proba'，用序贯模型构建可以输出predict_proma的神经网络

`predict_proba`是用于分类问题的方法，用于预测每个类别的概率。在Keras中，`Sequential`对象的`predict_proba`方法已经被弃用，可以使用`predict`方法来代替。`predict`方法返回每个类别的概率分布，并且可以使用`np.argmax`来获取最可能的类别。

如果你想在Keras中使用`predict_proba`方法，可以使用`functional API`构建模型。例如，以下是一个使用`functional API`构建的简单的神经网络模型，可以输出`predict_proba`：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Input, Dense
from tensorflow.keras.models import Model

# 定义输入层
inputs = Input(shape=(10,))

# 定义中间层
x = Dense(32, activation='relu')(inputs)

# 定义输出层
outputs = Dense(2, activation='softmax')(x)

# 定义模型
model = Model(inputs=inputs, outputs=outputs)

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 使用predict_proba方法预测
probas = model.predict_proba(x_test)

在上面的例子中，我们使用`functional API`构建了一个简单的神经网络模型，其中包含一个输入层、一个中间层和一个输出层。输出层使用`softmax`激活函数，可以输出每个类别的概率分布。我们使用`Model`类来定义模型，而不是`Sequential`类。在编译模型后，我们可以使用`predict_proba`方法来预测输入数据的类别概率分布。