使用神经网络验证Amex校验位：输出为概率数组而非预期值1的问题

首先，先帮你梳理下核心问题：你的模型准确率很高，但测试输入的预测概率数组里，概率最高的是索引7的类别（99.4%），而不是预期的索引1，这大概率是标签与输出层索引的映射错位，加上测试集标准化的小错误导致的。下面一步步给你解决：

1. 先修正测试集标准化的错误 #

你这里犯了一个常见的预处理错误：测试集不能重新做fit_transform，必须用训练集的scaler来做transform，否则会破坏训练集和测试集的数据分布一致性，直接影响预测结果。

把这段代码：

x_test = sc.fit_transform(x_test)

改成：

x_test = sc.transform(x_test)

修正后重新训练模型，这是基础前提。

2. 确认标签与输出层的对应关系 #

Amex的校验位是0-9的数值，你的输出层是units=10的softmax，对应0-9共10个类别，所以需要确保训练时的标签Y里的数值，和输出层的索引完全对应（比如校验位1对应输出层的索引1）。

你可以先检查训练数据里的标签分布，确认数值范围和对应关系：

print("校验位数值分布：")
print(data.iloc[:, -1].value_counts().sort_index())

如果发现标签里的数值不是0-9（比如是1-10），那需要把标签转换为0-9的索引形式：

# 如果校验位是1-10，转成0-9的索引
Y = data.iloc[:, -1].values - 1

这样训练后，模型输出的索引就和校验位数值直接对应（索引+1就是原数值，如果是1-10的情况；如果原本就是0-9，索引就是数值）。

3. 将预测概率转换为实际校验位数值 #

当模型输出概率数组后，你需要找到概率最大的索引，再映射为对应的校验位数值。比如：

# 输入测试数据并标准化
test_input = sc.transform([[3,7,9,8,8,1,4,4,7,0,4,5,2,6]])
# 获取预测概率
pred_probs = ann.predict(test_input)
# 找到概率最高的索引
pred_index = np.argmax(pred_probs)

# 根据标签的实际情况映射为校验位：
# 情况1：标签原本就是0-9，直接用索引作为校验位
pred_checkdigit = pred_index
# 情况2：标签原本是1-10，索引加1得到校验位
# pred_checkdigit = pred_index + 1

print(f"预测的校验位数值：{pred_checkdigit}")

4. 额外检查：模型训练的标签是否错位 #

如果修正了上面的问题后还是不对，那要检查训练数据里的标签是否和特征对应错误（比如把校验位列和其他列搞混了）。你可以打印几条数据的特征和标签，确认对应关系：

print(data[["你最后一列的列名"]].head())  # 替换成实际的校验位列名
print(data.iloc[:, :-1].head())  # 打印特征列，确认是前14位卡号

按照上面的步骤修正后，模型应该能输出预期的校验位数值1了。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者AlphaTK