टेस्ट डेटा पर निर्भर

एक अनदेखी डेटा में अंकों की भविष्यवाणी करना बहुत आसान है। आपको बस कॉल करने की आवश्यकता हैpredict_classes की विधि model अपने अज्ञात डेटा बिंदुओं से मिलकर वेक्टर में इसे पास करके।

predictions = model.predict_classes(X_test)

विधि कॉल एक वेक्टर में भविष्यवाणियों को लौटाता है जिसे 0 और 1 के लिए वास्तविक मूल्यों के खिलाफ परीक्षण किया जा सकता है। यह निम्नलिखित दो कथनों का उपयोग करके किया जाता है -

correct_predictions = np.nonzero(predictions == y_test)[0]
incorrect_predictions = np.nonzero(predictions != y_test)[0]

अंत में, हम निम्नलिखित दो प्रोग्राम स्टेटमेंट्स का उपयोग करके सही और गलत भविष्यवाणियों की गिनती प्रिंट करेंगे -

print(len(correct_predictions)," classified correctly")
print(len(incorrect_predictions)," classified incorrectly")

जब आप कोड चलाते हैं, तो आपको निम्न आउटपुट मिलेगा -

9837 classified correctly
163 classified incorrectly

अब, जैसा कि आपने संतोषजनक ढंग से मॉडल को प्रशिक्षित किया है, हम इसे भविष्य में उपयोग के लिए बचाएंगे।