Einen Klassifikator bewerten
Um einen Klassifikator zu checken, müssen wir ihn mit Bildern testen, die beim Training nicht benutzt wurden. Das nennt man „Kreuzvalidierung”: Für jedes Testbild wird eine Vorhersage über die Klasse (z. B. T-Shirt, Kleid oder Schuh) gemacht, und diese Vorhersagen werden mit den echten Beschriftungen der Bilder verglichen.
Die Ergebnisse der Kreuzvalidierung werden als One-Hot-codierte Arrays bereitgestellt: test_labels und predictions.
Diese Übung ist Teil des Kurses
Bildmodellierung mit Keras
Anleitung zur Übung
- Multipliziere die Arrays miteinander und addiere das Ergebnis, um die Gesamtzahl der richtigen Vorhersagen zu ermitteln.
- Teile die Anzahl der richtigen Antworten (die Summe) durch die Länge des Arrays „
predictions“, um den Anteil der richtigen Vorhersagen zu berechnen.
Interaktive Übung
Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.
# Calculate the number of correct predictions
number_correct = ____
print(number_correct)
# Calculate the proportion of correct predictions
proportion_correct = ____
print(proportion_correct)