手把手教你用Python库Keras做预测(附代码)

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手把手教你用Python库Keras做预测(附代码)

技术小能手 2018-05-31 10:47:46 浏览3752
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当你在Keras中选择好最合适的深度学习模型,就可以用它在新的数据实例上做预测了。但是很多初学者不知道该怎样做好这一点,我经常能看到下面这样的问题:

“我应该如何用Keras对我的模型作出预测?”

在本文中,你会学到如何使用Keras这个Python库完成深度学习模型的分类与回归预测。

看完这篇教程,你能掌握以下几点:

d47e62d2b349aca45e42305ed6714efbe5ed61d9如何确定一个模型,为后续的预测做准备
d47e62d2b349aca45e42305ed6714efbe5ed61d9如何用Keras对分类问题进行类及其概率的预测
d47e62d2b349aca45e42305ed6714efbe5ed61d9如何用Keras进行回归预测

现在就让我们开始吧

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本文结构

教程共分为三个部分,分别是:

d47e62d2b349aca45e42305ed6714efbe5ed61d9模型确定
d47e62d2b349aca45e42305ed6714efbe5ed61d9分类预测
d47e62d2b349aca45e42305ed6714efbe5ed61d9回归预测

模型确定

在做预测之前,首先得训练出一个最终的模型。你可能选择k折交叉验证或者简单划分训练/测试集的方法来训练模型,这样做的目的是为了合理估计模型在样本集之外数据上的表现(新数据)

当评估完成,这些模型存在的目的也达到了,就可以丢弃他们。接下

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