kerasモデルのsklearnからの分類レポートの使い方は？

Question

だから私は、マルチクラス分類のために以下で構成されたネットワークを書かれている：私のクラス -modelコンパイルだから損失関数 としてcategorical_crossentropyを使用してto_categorical -last層で形質転換 -y_labelsは3個のニューロンとシグモイド関数を使用しています私は

model.predict_classes(x_test) 

を使用して、私は

classification_report(y_test,pred) 

y_testが to_categoricalフォームを持っていると私は、次のERRを取得しています

としてそれを使用しましたまたは：

ValueError: Mix type of y not allowed, got types set(['binary', 'multilabel-indicator']) 

私の質問は、それをどのように使用するために戻すことができますか？

Answer 1

このエラーは、単にy_testとpredが異なるタイプであることを示しています。 multiclass.pyに機能type_of_targetを確認してください。ここに示すように、yのうちの1つはクラスのインジケータであり、別のクラスベクトルのインジケータである。形状を印刷するだけで、どれが何であるか推測できます。y_test.shape , pred.shape

の代わりにmodel.predictの出力を使用しているため、model.predict_classesの出力はクラスだけで、クラスベクトルではありません。あなたのコメントから、あなたは非常に多くの

# class --> class vector 
from keras.utils import np_utils 
x_vec = np_utils.to_categorical(x, nb_classes) 

# class vector --> class 
x = x_vec.argmax(axis=-1)