Получение предсказаний

Обученная сеть из предыдущего упражнения сохранена в переменную model. Новые данные для предсказаний хранятся в массиве NumPy pred_data. Используйте model, чтобы получить предсказания на новых данных.

В этом упражнении предсказания будут представлены в виде вероятностей — именно в таком формате специалисты по данным чаще всего представляют результаты коллегам.

Это упражнение является частью курса

Введение в глубокое обучение на Python

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

Получите предсказания с помощью метода .predict() модели, передав ему pred_data.
С помощью индексации NumPy выберите столбец с предсказанными вероятностями того, что выживание равно True. Это второй столбец (индекс 1) массива predictions. Сохраните результат в predicted_prob_true и выведите его на экран.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# 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)

Редактировать и запускать код