'Sequential' object has no attribute 'predict_proba'
时间: 2023-10-15 21:07:37 浏览: 117
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。`predict_proba`通常用于分类问题中,用于预测每个类别的概率分布。
你可以检查一下你使用的模型是否支持`predict_proba`方法,如果不支持,可以尝试使用`predict`方法代替。如果你需要概率分布,可以尝试使用其他方法或者模型,比如随机森林或者朴素贝叶斯。
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。
AttributeError: Sequential object has no attribute predict_classes
这个错误通常出现在使用 Keras Sequential 模型的时候,因为它并没有 predict_classes 方法。如果你想要获取模型的预测结果,可以使用 predict 方法,然后再使用 numpy 库中的 argmax 方法获取每个样本的预测结果索引。例如:
```python
import numpy as np
# 假设 model 是一个 Keras Sequential 模型
predictions = model.predict(input_data)
predicted_classes = np.argmax(predictions, axis=1)
```
这样就可以得到每个样本的预测结果了。
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