'Sequential' object has no attribute 'predict_proba'

This error message indicates that you are trying to use the `predict_proba` method on a `Sequential` object, which does not have this method.

The `predict_proba` method is used to predict the class probabilities of a classification model. However, not all models have this method. For example, some models like linear regression do not have this method.

To fix this error, you need to check the type of the model you are using and make sure it supports the `predict_proba` method. If it does not, you may need to use a different model or find an alternative way to obtain class probabilities.

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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：

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。