Я делаю двоичную классификацию с керасом, и мой последний слой:
predictions = Dense(1, kernel_initializer='lecun_uniform', activation='sigmoid')(x)
Я хотел бы знать, находится ли результат / оценка моей модели в 1: 1 соответствует вероятности класса 1.
то есть
>>> model.predict(X)
0.67
означает, что X имеет 67% вероятности принадлежать к классу 1 и 1-67% = 33% вероятности принадлежатькласс 0.
Я знаю, что более высокий балл означает более высокую вероятность класса 1, но я не знаю, является ли соответствие линейным.
Спасибо