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演習

分類器の評価

分類器を評価するには、学習に使っていない画像でテストする必要があります。これは「クロスバリデーション」と呼ばれます。各テスト画像からクラス（例：t-shirt、dress、shoe）を予測し、その予測を画像の正解ラベルと比較します。

クロスバリデーションの結果は、ワンホットエンコードされた配列 test_labels と predictions として与えられています。

指示

100 XP
  • 配列同士を要素ごとに掛け算して合計し、正解予測の総数を求めてください。
  • 正解数（合計）を predictions 配列の長さで割り、正解予測の割合を計算してください。