我在使用Keras进行情感预测。我不理解这段代码的意思。

 sentiment = model.predict(twt,batch_size=1,verbose = 2)[0] print (sentiment) print (np.argmax(sentiment))

我得到的结果是，

[0.18970804 0.81029195]1

我在预测一条推文的情感。这是一条情感积极的推文。twt就是这条推文。我得到的情感值有两个，其中一个值是1，表示情感是积极的。这是怎么计算出来的？能有人解释一下吗？提前谢谢了

回答：

这两个值分别表示情感为0和情感为1的概率。这两个概率之和为1。在这种情况下，由于情感为1的概率大于情感为0的概率，因此这条推文被归类为情感积极。