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2つの指標で新しいデータを評価する

モデルの学習が終わり、重みが妥当か確認できたので、トーナメントのテストセットでモデルを評価し、新しいデータでどの程度うまくいくか見てみましょう。

このケースでは、Keras は3つの数値を返します。最初の数値は2つの損失関数の合計で、続く2つの数値はモデル定義時に指定した各損失関数の値です。

Deep Learning をさらにレベルアップしたい方は、"Convolutional Neural Networks for Image Processing" もぜひご覧ください。

この演習はコースの一部です

Keras で学ぶ高度な Deep Learning

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演習の手順

  • games_tourney_test でモデルを評価します。
  • 学習時と同じ入力と出力を使います。

実践的なインタラクティブ演習

このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。

# Evaluate the model on new data
print(____(games_tourney_test[['____', '____']],
               [games_tourney_test[['____']], games_tourney_test[['____']]], verbose=False))
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