我正在尝试按照这个指南找到模型性能度量（F1值、准确率、召回率）https://machinelearningmastery.com/how-to-calculate-precision-recall-f1-and-more-for-deep-learning-models/
这段代码在几个月前运行正常，但现在返回各种错误，非常令人困惑，因为我没有更改过代码的任何字符。也许是包更新改变了一些东西？
我使用model.fit拟合序列模型，然后使用model.evaluate找到测试准确率。现在我正在尝试使用model.predict_classes进行类别预测（模型是多类分类器）。下面是代码:
model = Sequential()
model.add(Dense(24, input_dim=13, activation='relu'))
model.add(Dense(18, activation='relu'))
model.add(Dense(6, activation='softmax'))
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
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history = model.fit(X_train, y_train, batch_size = 256, epochs = 10, verbose = 2, validation_split = 0.2)
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score, acc = model.evaluate(X_test, y_test,verbose=2, batch_size= 256)
print('test accuracy:', acc)
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yhat_classes = model.predict_classes(X_test)
最后一行代码报错：“AttributeError: 'Sequential' object has no attribute 'predict_classes'”。
这段代码不久之前还能正常工作，现在有些困难，感谢任何帮助。