'Sequential' object has no attribute 'predict_proba'

这个错误通常发生在使用 Keras 的 Sequential 模型时，因为该模型没有定义 predict_proba 方法。相反，它定义了 predict 方法来进行预测。如果你需要使用 predict_proba 方法，可以使用 Keras 的函数式 API 来定义模型。

以下是一个使用函数式 API 的示例：

from keras.models import Model
from keras.layers import Input, Dense

# 定义输入层
inputs = Input(shape=(input_dim,))

# 定义隐藏层
hidden_layer = Dense(hidden_dim, activation='relu')(inputs)

# 定义输出层
outputs = Dense(output_dim, activation='softmax')(hidden_layer)

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

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

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=epochs, batch_size=batch_size)

# 使用 predict_proba 方法进行预测
y_pred = model.predict_proba(x_test)

在这个例子中，我们使用函数式 API 来定义一个具有一个隐藏层和一个 softmax 输出层的神经网络模型。我们使用 Model 类来定义模型，并使用 compile 方法来定义模型的损失函数、优化器和评估指标。然后，我们使用 fit 方法来训练模型，并使用 predict_proba 方法来进行预测。