model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy']) # 训练模型 model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(X_test, y_test)) y_pred = model.predict(X_test) y_pred_proba = model.predict_proba(X_test)[:,1]报错'Sequential' object has no attribute 'predict_proba'

在Keras中，Sequential模型没有predict_proba方法。如果你想获取模型输出的概率值，你可以使用predict方法得到输出的预测值，然后手动计算概率。下面是一个示例代码：

y_pred = model.predict(X_test)
y_pred_proba = y_pred[:, 1]  # 获取第二个类别的概率值

请注意，这里假设你的模型是二分类模型，输出层有两个节点。如果是多分类模型，你需要根据具体情况调整代码逻辑。