我的意思是，我知道它返回什么，但我真正不明白的是像下面的例子。它给了我这样的输出：[0.238 0.762]，在一个只有二元输出的模型中[0, 1]。所以我知道这是每个类别对应输入的概率，但哪个值对应哪个类别呢？是[0, 1]还是[1, 0]？

回答：

predict函数返回神经网络最后一层的输出。这不一定是概率，具体取决于你在神经网络架构中使用了什么。简单的答案是你可以运行

model.predict(x) > 0.5

在大多数情况下 это应该有效。神经网络会优化以接近最佳解决方案，但其中的所有值都是连续的，所以除非你的问题非常容易分离，否则你很少会得到完全二元的输出。

回答你的问题，[0.238 0.762] 除非训练方式很奇怪，否则很可能意味着 [0,1]