keras predict_proba 返回值大于 1 [关闭]

Question

我使用 LSTM 进行二元分类，因此我的最后一个密集层如下所示：

model.add(Dense(1,activation='sigmoid'))

我想得到每个输入的概率，但是

model.predict_proba(X_test)  

返回大于 1 的值。我理解这是因为我没有在最后一层使用“softmax”，但在二进制分类中我必须使用 sigmoid 但我怎样才能获得概率范围 [0,1]？

我现在得到的值是：

array([[1.1198873e-07],
       [1.1001220e-07],
       [7.2163729e-08],
       ...,
       [1.1758399e-09],
       [1.6062747e-10],
       [1.5407189e-11]], dtype=float32)

Answer 1

这些值不大于 1。这是科学计数法。
1.1198873e-07 = 1.1198873/10,000,000 = 0.00000011198873
所以这些实际上远低于 1。