Vorhersage von Testdaten
Die Ziffern in unsichtbaren Daten vorherzusagen ist sehr einfach. Sie müssen nur die anrufenpredict_classes Methode der model indem Sie es an einen Vektor übergeben, der aus Ihren unbekannten Datenpunkten besteht.
predictions = model.predict_classes(X_test)Der Methodenaufruf gibt die Vorhersagen in einem Vektor zurück, der auf Nullen und Einsen gegen die tatsächlichen Werte getestet werden kann. Dies geschieht mit den folgenden zwei Anweisungen:
correct_predictions = np.nonzero(predictions == y_test)[0]
incorrect_predictions = np.nonzero(predictions != y_test)[0]Schließlich werden wir die Anzahl der richtigen und falschen Vorhersagen mit den folgenden zwei Programmanweisungen drucken:
print(len(correct_predictions)," classified correctly")
print(len(incorrect_predictions)," classified incorrectly")Wenn Sie den Code ausführen, erhalten Sie die folgende Ausgabe:
9837 classified correctly
163 classified incorrectlyNachdem Sie das Modell zufriedenstellend trainiert haben, werden wir es für die zukünftige Verwendung aufbewahren.