Evaluarea unui clasificator
Pentru a evalua un clasificator, trebuie să îl testăm pe imagini care nu au fost folosite în timpul antrenării. Acest proces se numește „validare încrucișată": pentru fiecare imagine de test se face o predicție a clasei (de exemplu, tricou, rochie sau pantof), iar aceste predicții sunt comparate cu etichetele reale ale imaginilor.
Rezultatele validării încrucișate sunt furnizate ca array-uri codificate one-hot: test_labels și predictions.
Acest exercițiu face parte din cursul
Modelarea imaginilor cu Keras
Instrucțiuni pentru exercițiu
- Înmulțește array-urile între ele și calculează suma rezultatului pentru a găsi numărul total de predicții corecte.
- Împarte numărul de răspunsuri corecte (suma) la lungimea array-ului
predictionspentru a calcula proporția predicțiilor corecte.
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# Calculate the number of correct predictions
number_correct = ____
print(number_correct)
# Calculate the proportion of correct predictions
proportion_correct = ____
print(proportion_correct)