我应该将分类输出转换为整数吗？如何转换？答案

【问题标题】：Should I convert classification output to integer and how?我应该将分类输出转换为整数吗？如何转换？
【发布时间】：2019-05-10 08:50:31
【问题描述】：

我正在使用神经网络对文本进行分类，训练数据的标签是 0 或 1（即二进制分类）。它在训练和评估过程中效果很好，但预测输出是浮点值而不是整数 0 或 1。我怎么能总是得到整数结果？是否需要手动转换或更改网络参数？

model = Sequential()
e = Embedding(vocab_size, embedding_dim, weights=[embedding_matrix], 
input_length=max_length, trainable=False)
model.add(e)
model.add(Dropout(0.2))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

# compile
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['acc'])
print(model.summary())

# fit
model.fit(padded_docs, labels, epochs=5, verbose=2)

# eval
loss, accuracy = model.evaluate(padded_docs, labels, verbose=0)
print('Accuracy: %f' % (accuracy*100))

# predict
result = model.predict(padded_docs_test, verbose=2)

【问题讨论】：

标签： tensorflow machine-learning nlp

【解决方案1】：

您需要通过设置阈值来手动转换它们，例如：

threshold = 0.5

result = model.predict(padded_docs_test, verbose=2)
result = result > threshold

这将给出二元预测。 Keras 在计算二进制精度时使用 0.5 的阈值。

【讨论】：

您好，这将返回true false，如何将其转换为0 1？