Hacer predicciones
La red entrenada de tu ejercicio de código anterior ahora está guardada como model. Los nuevos datos para hacer predicciones están almacenados en un array de NumPy como pred_data. Usa model para hacer predicciones sobre tus nuevos datos.
En este ejercicio, tus predicciones serán probabilidades, que es la forma más habitual en la que los data scientists comunican sus predicciones a sus colegas.
Este ejercicio forma parte del curso
Introducción al Deep Learning en Python
Instrucciones del ejercicio
- Crea tus predicciones usando el método
.predict()del modelo sobrepred_data. - Usa indexación de NumPy para encontrar la columna que corresponde a las probabilidades predichas de supervivencia siendo True. Es la segunda columna (índice
1) depredictions. Guarda el resultado enpredicted_prob_truee imprímelo.
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
# Specify, compile, and fit the model
model = Sequential()
model.add(Dense(32, activation='relu', input_shape = (n_cols,)))
model.add(Dense(2, activation='softmax'))
model.compile(optimizer='sgd',
loss='categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
model.fit(predictors, target)
# Calculate predictions: predictions
predictions = ____
# Calculate predicted probability of survival: predicted_prob_true
predicted_prob_true = ____
# Print predicted_prob_true
print(predicted_prob_true)