predict 와 predict_class 와의 차이점

predict 는 probability를 predict_class 는 label 을 제공한다.

다음 코드를 보자

import numpy as np

from keras.models import Sequential

from keras.layers.core import Dense

np.random.seed(5)

# 1. 데이터 로드

dataset = np.loadtxt('../data/xor.csv', delimiter=',')

#dataset.shape[0] = 4

#dataset.shape[1] = 3

# 2. 데이터셋 생성

x_train = dataset[:dataset.shape[0], 0:dataset.shape[1]-1]

y_train = dataset[:dataset.shape[0], dataset.shape[1]-1]

# 3. 모델 구성

model = Sequential()

model.add(Dense(64, input_dim=dataset.shape[1]-1, activation='relu'))

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

# 4. 학습과정 설정

model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

# 5. 모델 학습

model.fit(x_train, y_train, epochs=500, batch_size=1)

# 6. 예측

y = model.predict(x_train)

print(y)

y = model.predict_classes(x_train)

print(y)

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predict 의 경우

[[0.22520512]

 [0.9520419 ]

 [0.9672848 ]

 [0.02690617]]

predict_classes 의 경우

[[0]

 [1]

 [1]

 [0]]