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Predictions बनाना

आपके पिछले कोडिंग अभ्यास से प्रशिक्षित नेटवर्क अब model के रूप में सेव है. नई डेटा, जिस पर आपको प्रेडिक्शन करना है, NumPy array में pred_data के रूप में रखा गया है. अपने नए डेटा पर प्रेडिक्शन करने के लिए model का उपयोग करें.

इस अभ्यास में, आपके प्रेडिक्शंस probabilities होंगे. डेटा साइंटिस्ट अपने सहकर्मियों से अपनी भविष्यवाणियाँ साझा करने के लिए अक्सर इसी तरीके का उपयोग करते हैं.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में Deep Learning परिचय

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • pred_data पर मॉडल की .predict() मेथड का उपयोग करके अपने प्रेडिक्शंस बनाइए.
  • NumPy indexing का उपयोग करके उस कॉलम को निकालिए जो सर्वाइवल True होने की predicted probabilities देता है. यह predictions की दूसरी कॉलम (index 1) है. परिणाम को predicted_prob_true में स्टोर कीजिए और उसे प्रिंट कीजिए.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# 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)
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