我正在做一个项目，目的是预测房价是否高于或低于其中位价。为此，我使用了来自Kaggle的数据集(https://drive.google.com/file/d/1GfvKA0qznNVknghV4botnNxyH-KvODOC/view)。其中1表示“高于中位价”，0表示“低于中位价”。我编写了以下代码来训练神经网络并将其保存为.h5文件：

import pandas as pdfrom sklearn import preprocessingfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom keras.models import Sequentialfrom keras.layers import Denseimport h5pydf = pd.read_csv('housepricedata.csv')dataset = df.valuesX = dataset[:,0:10]Y = dataset[:,10]min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler()X_scale = min_max_scaler.fit_transform(X)X_train, X_val_and_test, Y_train, Y_val_and_test = train_test_split(X_scale, Y, test_size=0.3)X_val, X_test, Y_val, Y_test = train_test_split(X_val_and_test, Y_val_and_test, test_size=0.5)model = Sequential([    Dense(32, activation='relu', input_shape=(10,)),    Dense(32, activation='relu'),    Dense(1, activation='sigmoid'),])model.compile(optimizer='sgd',              loss='binary_crossentropy',              metrics=['accuracy'])hist = model.fit(X_train, Y_train,          batch_size=32, epochs=100,          validation_data=(X_val, Y_val))model.save("house_price.h5")

运行后，.h5文件成功保存到了我的目录中。现在我想使用我训练好的模型对一个新的.csv文件进行预测，判断这些数据是否高于或低于中位价。以下是我在VSCode中要进行预测的csv文件的图像：csv文件图像 如您所见，这个文件不包含1（高于中位价）或0（低于中位价），因为这是我希望它预测的内容。我编写了以下代码来实现这个目的：

它的输出是[[0.00101464]] 我不知道这是什么意思，为什么它只返回一个值，尽管csv文件有4行。有人知道我如何修复这个问题并能够为csv文件中的每一行预测一个1或0吗？谢谢！

回答：

我尽我所能理解你想要的！让我们试试看！这个代码对我来说是有效的

 import tensorflow model = tensorflow.keras.models.load_model("house_price.h5") y_pred=model.predict(X_test)

如果你仍然无法解决问题，请访问以下网站 1:答案1 2:答案2

两种y_pred对我来说产生了相同的输出

这里有一点你需要注意，y_pred不包含0和1，因为你使用了sigmoid函数，它以概率形式确定预测结果，所以如果(y_pred>0.5)表示值为1

  #True表示1  #false表示0  #你可以使用pandas的replace函数或map函数将true转换为1