2017-01-12 9 views
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私はバイナリ分類タスクにsoftmax関数を使用しています。 私のテストラベルは1つのホットリストで、次のようになっています: test_y = [[1。 0] [1。TensorFlow:バイナリ分類の文脈でF1_scoreを使用する

とValueError:のミックスを扱うことができない

test_y_pred = [[ 4.39091297e-09 1.00000000e+00] 
     [ 1.75207238e-10 1.00000000e+00] …] 

私はf1_scoreを使用しようとすると、私はエラーを取得する:0] ...]

予測ラベルは、確率リストですバイナリと連続

どうすればこの問題を処理できますか?

ありがとうございました

答えて

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f1_scoreは結果を分類しません。

には、例えば、クラスのベクトルにあなたの予想を変更し

import numpy as np 
test_y = [np.argmax(prediction) for prediction in test_y] 
test_y_pred= [np.argmax(prediction) for prediction in test_y_pred] 
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