歧视阈值 Yellowbrick.classifier 问题

问题描述

这是我的人工神经网络模型

def mymodel():
  model=keras.models.Sequential([
          keras.layers.Dense(64,kernel_initializer='glorot_uniform',activation='relu'),keras.layers.Dense(32,keras.layers.Dense(1,activation='sigmoid')                   
  ])
  model.compile(loss='binary_crossentropy',optimizer='Adam',metrics=['acc'])
  return model

model=mymodel()
history=model.fit(x=X_train,y=y_train,validation_data=(X_test,y_test),epochs=20,callbacks=[earlystopping_cb,checkpoint_cb])

from yellowbrick.classifier import discriminationThreshold
visualizer=discriminationThreshold(sklearn_model,force_model=True)
visualizer.fit(X_train,y_train)
visualizer.score(X_test,y_test)
visualizer.draw()

上面提到的操作给了我这个错误——“discriminationThreshold 需要一个概率二元分类器”。 我已经尝试了以下

sklearn_model=keras.wrappers.scikit_learn.KerasClassifier(model)

但仍然出现相同的错误。请帮忙

解决方法

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