Generarea predicțiilor

Rețeaua antrenată în exercițiul de programare anterior este acum stocată ca model. Datele noi pe care urmează să le folosești pentru predicții sunt stocate într-un array NumPy, sub numele pred_data. Folosește model pentru a genera predicții pe aceste date noi.

În acest exercițiu, predicțiile vor fi probabilități – cea mai comună modalitate prin care oamenii de știință ai datelor își comunică rezultatele colegilor.

Acest exercițiu face parte din cursul

Introducere în Deep Learning în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Generează predicțiile folosind metoda .predict() a modelului, aplicată pe pred_data.
Folosește indexarea NumPy pentru a găsi coloana corespunzătoare probabilităților estimate ca supraviețuirea să fie True. Aceasta este a doua coloană (indexul 1) din predictions. Stochează rezultatul în predicted_prob_true și afișează-l.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# 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)

Editează și rulează codul