Python 如何在tensorflow estimator.py中获得分类预测结果的概率？

我用tensorflow来预测广告的点击率。 当然，这是一个分类问题，要预测广告是否会被点击（1）（0）

但1或0的结果应以概率计算，例如，如果p（x=1）>0.2，结果将为1，否则为0

我的问题是如何得到概率

我在estimator.py中打印了很多信息[都使用宽深模型或仅使用宽模型]、函数预测以及它在estimator.py或graph_actions.py中调用的一些函数

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但它不起作用。（预测结果也是0或1，而不是0或1的概率。）

在API文档中，名为predict_proba的方法将返回概率。但当我将其用作

pred_proba=m.predict_proba（x=None，input_fn=lambda:input_fn（df_test））

时，它返回一个无限长的数组。如何使用这种方法

我的代码是根据以下内容修改的：

谢谢。

更换

pred\u proba=m.predict\u proba（x=None，input\u fn=lambda:input\u fn（df\u test））

借

pred\u proba=m.predict\u proba（输入\u fn=lambda:input\u fn（df\u测试））

更换

pred\u proba=m.predict\u proba（x=None，input\u fn=lambda:input\u fn（df\u test））

借

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pred\u proba=m.predict\u proba（input\u fn=lambda:input\u fn（df\u test））

它是如何工作的，请您详细说明一下。预测结果也是0或1，而不是0或1的概率。您可以检查返回多个度量值的评估方法。对不起，我发现评估方法返回了准确性，auc等。但不是概率。你能说得更详细些吗？在API中，一个名为predict_prob的方法被称为生成概率，但当我使用它时，它返回一个无限长的数组。你的tensorflow版本是什么？它如何工作，请你详细说明一下？预测结果也是0或1，不是0或1的概率。您可以检查评估方法，该方法返回的几个指标包含概率。抱歉，但我发现评估方法返回的是准确性、auc等。但不是概率。你能说得更详细些吗？在API中，一个名为predict_prob的方法被称为生成概率，但当我使用它时，它返回一个无限长的数组。你的tensorflow版本是什么？