การคาดการณ์ข้อมูลการทดสอบ

การทำนายตัวเลขในข้อมูลที่มองไม่เห็นทำได้ง่ายมาก คุณต้องโทรไปที่ไฟล์predict_classes วิธีการของ model โดยส่งต่อไปยังเวกเตอร์ที่ประกอบด้วยจุดข้อมูลที่คุณไม่รู้จัก

predictions = model.predict_classes(X_test)

การเรียกเมธอดจะส่งคืนการคาดการณ์ในเวกเตอร์ที่สามารถทดสอบได้สำหรับ 0 และ 1 เทียบกับค่าจริง ทำได้โดยใช้สองคำสั่งต่อไปนี้ -

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

สุดท้ายเราจะพิมพ์จำนวนการคาดการณ์ที่ถูกต้องและไม่ถูกต้องโดยใช้คำสั่งโปรแกรมสองรายการต่อไปนี้ -

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

เมื่อคุณรันโค้ดคุณจะได้ผลลัพธ์ดังต่อไปนี้ -

9837 classified correctly
163 classified incorrectly

ขณะนี้เมื่อคุณได้ฝึกฝนโมเดลเป็นที่พอใจแล้วเราจะบันทึกไว้เพื่อใช้ในอนาคต