estimator = KerasClassifier

如何在scikit-learn模型中使用Keras

通过用 KerasClassifier 或 KerasRegressor 类包装Keras模型，可将其用于scikit-learn。

要使用这些包装，必须定义一个函数，以便按顺序模式创建并返回Keras，然后当构建 KerasClassifier 类时，把该函数传递给 build_fn 参数。

例如：

def create_model():
...
return modelmodel = KerasClassifier(build_fn=create_model)

KerasClassifier类 的构建器为可以采取默认参数，并将其被传递给 model.fit() 的调用函数，比如 epochs数目和批尺寸（batch size)。

例如：

def create_model():
...
return modelmodel = KerasClassifier(build_fn=create_model, nb_epoch=10)

KerasClassifier类的构造也可以使用新的参数，使之能够传递给自定义的create_model()函数。这些新的参数，也必须由使用默认参数的 create_model() 函数的签名定义。

例如：

def create_model(dropout_rate=0.0):
...
return modelmodel = KerasClassifier(build_fn=create_model, dropout_rate=0.2)

pred = estimator.predict(X_test)#返回给定测试数据的类预测。
pred1=estimator.predict_proba(X_test)#返回给定测试数据的类概率估计。
# pred3=estimator.score(X_test,Y_test)#返回给定测试数据和标签的平均精度。
print(X_test)#
print(Y_test)#实际类别
print(pred)#预测类别

print(pred1)

[[0. 1. 0. ... 1. 0. 0.]
[0. 0. 1. ... 0. 0. 0.]
[0. 0. 0. ... 0. 0. 0.]
...
[0. 0. 0. ... 0. 0. 0.]
[0. 0. 0. ... 0. 0. 0.]
[0. 1. 1. ... 0. 0. 0.]]
[[0. 0. 0. 0. 0. 1.]
[0. 0. 0. 0. 0. 1.]
[0. 0. 0. 0. 0. 1.]
...
[0. 0. 0. 0. 0. 1.]
[0. 0. 0. 0. 0. 1.]
[0. 0. 1. 0. 0. 0.]]
[5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
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5 5 5 5]
[[0.02377683 0.0266185 0.04945414 0.08426233 0.04495123 0.77093697]
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...
[0.01674003 0.01713392 0.03502046 0.03685626 0.03512193 0.85912746]
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