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私は以下の質問があります。私はKerasとのニューラルネットワークを作りました。それは私のdataFrameの部品です。 私のデータフレームは、次のようになります。ケラスの重要性
Id MainCl Class Other Options...
1016178069 0 30 1
1016178012 0 25 0
マイ結果ベクトルは私に結果を分類することができますどのクラスに確率を与えます。 例:メインの質問に今
Prob_isClass_A Prob_isClass_b
0.756686 0.243314
0.999843 0.000157006
0.999818 0.000182159
: は結果に責任がある機能の最も高い確率を取得する方法はありますか? ように:私はあなたの質問を理解していれば
Prob_isClass_A Prob_isClass_b Most_Probability_Reason Probability
0.756686 0.243314 Main_CL_Feature 0.75
0.999843 0.000157006 Class_Feature 0.8
0.999818 0.000182159 Other_Option_Feature 0.7
はい、正しく理解しています。あなたは確かにケラでそれが実現されていませんか? – codyycode
ケラスでは実装されないと予測されるのはなぜですか? – codyycode