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क्लासिफ़ायर का मूल्यांकन

किसी क्लासिफ़ायर का मूल्यांकन करने के लिए, हमें उसे उन इमेजेज़ पर टेस्ट करना होता है जो ट्रेनिंग के दौरान इस्तेमाल नहीं हुई थीं. इसे "क्रॉस-वैलिडेशन" कहा जाता है: प्रत्येक टेस्ट इमेज से क्लास (जैसे t-shirt, dress या shoe) का प्रेडिक्शन किया जाता है, और इन प्रेडिक्शंस की तुलना इन इमेजेज़ के सही लेबल्स से की जाती है.

क्रॉस-वैलिडेशन के नतीजे वन-हॉट एन्कोडेड ऐरेज़ के रूप में दिए गए हैं: test_labels और predictions.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Keras के साथ Image Modeling

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • कुल सही प्रेडिक्शंस पाने के लिए ऐरेज़ को आपस में गुणा करें और परिणाम का योग लें.
  • सही उत्तरों (योग) की संख्या को predictions ऐरे की लंबाई से भाग देकर सही प्रेडिक्शंस का अनुपात निकालें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Calculate the number of correct predictions
number_correct = ____
print(number_correct)

# Calculate the proportion of correct predictions
proportion_correct = ____
print(proportion_correct)
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