Fazendo previsões

A rede treinada do exercício de codificação anterior está agora armazenada como model. Novos dados para fazer previsões são armazenados em uma matriz NumPy como pred_data. Use o site model para fazer previsões sobre seus novos dados.

Neste exercício, suas previsões serão probabilidades, que é a maneira mais comum de os cientistas de dados comunicarem suas previsões aos colegas.

Este exercício faz parte do curso

Introdução à aprendizagem profunda em Python

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Instruções de exercício

Crie suas previsões usando o método .predict() do modelo em pred_data.
Use a indexação NumPy para localizar a coluna correspondente às probabilidades previstas de sobrevivência serem verdadeiras. Essa é a segunda coluna (índice 1) de predictions. Armazene o resultado em predicted_prob_true e o imprima.

Exercício interativo prático

Experimente este exercício preenchendo este código de exemplo.

# 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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