Python 模型.预测回报值

我在imdb数据集中处理评论，当我想使用model.predict方法在tensorflow中预测用户给定输入的结果时，它给出了一个数组。如何解释该数组的结果

string = str(input())
new_string = token.texts_to_sequences(string)
padded_new_string = pad_sequences(new_string,maxlen = 120, truncating = 'post')
print(model.predict(padded_new_string))

我还使用了使用sigmoid的二进制分类

model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Embedding(10000,16,input_length = 120),
    tf.keras.layers.Flatten(),
    tf.keras.layers.Dense(12,activation = 'relu'),
    tf.keras.layers.Dense(6,activation = 'relu'),
    tf.keras.layers.Dense(1,activation = 'sigmoid')
    ])        

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如果我没有弄错

模型，任何帮助都会很有帮助。predict

为

y\u测试的每个相应预测返回
numpy
数组。要解释这些值，可以使用
evaluate
方法找到模型的准确性

score = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=0)
print('Test loss:', score[0])
print('Test accuracy:', score[1])

数组中的其他值呢？他们还必须告诉你一些关于模型的事情。也许你应该看看事实，因为我不能测试你的代码，所以我不能准确地说出你的预测结果。我认为您应该查看您的
y_测试
和
y_pred
结果，以获得有意义的解释。