kerasSequence().predict(x_test) 只为两个类返回 1 列

Question

我在使用 keras 时遇到问题sequential().predict(x_test)。

顺便说一句，使用sequential().predict_proba(x_test)我发现这两个现在在顺序上是无所谓的。

我的数据有两个类：0 或 1，我相信predict(x_test)应该给出两列，其中第一列是获得 0 的概率，第二列是获得 1 的概率。但是我只有一列。

    In [85]:y_train.value_counts()

    Out[85]: 

    0    616751

    1     11140

    Name: _merge, dtype: int64

我的数据应该没有问题，因为我对 LogisticRegression 模型和神经网络模型都使用了相同的 x_train、y_train、x_test、y_test，它在 LogisticRegression 中完美运行。

In [87]:y_pred_LR

Out[87]: 

array([[  9.96117151e-01,   3.88284921e-03],

       [  9.99767583e-01,   2.32417329e-04],

       [  9.87375774e-01,   1.26242258e-02],

       ..., 

       [  9.72159138e-01,   2.78408623e-02],

       [  9.97232916e-01,   2.76708432e-03],

       [  9.98146985e-01,   1.85301489e-03]])

但我在神经网络模型中只得到 1 列。

所以我猜神经网络模型设置有问题？这是我的代码

NN = Sequential()

NN.add(Dense(40, input_dim = 65, kernel_initializer = 'uniform', activation = 'relu'))

NN.add(Dense(20, kernel_initializer = 'uniform', activation = 'relu'))

NN.add(Dense(1, kernel_initializer = 'uniform', activation = 'sigmoid'))

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

NN.fit(x_train, y_train, batch_size = 50, epochs=5)

y_pred_NN = NN.predict(x_test)

print(y_pred_NN)

    In [86]: print(y_pred_NN)

    [[ 0.00157279]

     [ 0.0010451 ]

     [ 0.03178826]

     ..., 

     [ 0.01030775]

     [ 0.00584918]

     [ 0.00186538]]

实际上它看起来像是获得1的概率？任何帮助表示赞赏！

顺便说一句，我在两个模型中的预测形状如下

In [91]:y_pred_LR.shape

Out[91]: (300000, 2)

In [90]:y_pred_NN.shape

Out[90]: (300000, 1)