在 Numpy 中将数组转换为百分比

Question

我微调了一个模型并将预测返回到变量结果中，但我得到了一个浮点数组。如何将其转换为百分比并使用标签打印。以及如何返回前 5 个预测。

result = model.predict(test_image) 



print (result)

[[6.4043561e-05 4.0387777e-06 5.7413094e-05 4.3322724e-01 4.8211630e-05


 3.2328039e-03 5.4211664e-04 5.6212872e-01 6.7689107e-04 1.8414050e-05]]

我的标签存储在类索引中

test_labels = test_batches.classes
test_labels

test_batches.class_indices
{'Name1': 0,
'Name2': 1,
'Name3': 2,
'Name4': 3,
'Name5': 4,
'Name6': 5,
'Name7': 6,
'Name8': 7,
'Name9': 8,
'Name10': 9}

Answer 1

我猜你想要的是将模型的准确性作为正确分类示例的百分比。数组中的值可能是 logits（模型的置信度，即此特定输入示例对应于每个可能的标签。数组中的最大值对应于输入模型中最可能的类（预测）。如果你想计算前 5 个准确度，检查（对于每个输入）数组中的 5 个最大值之一是否对应于正确的标签。如果是这种情况，则将此示例视为正确分类，然后计算正确分类的总数示例，除以示例总数，然后乘以 100 得到您的百分比。