Оцінювання класифікатора
Щоб оцінити класифікатор, його потрібно перевірити на зображеннях, які не використовувалися під час тренування. Це називається «крос-валідація»: для кожного зображення з тестової вибірки здійснюється передбачення класу (наприклад, футболка, сукня або взуття), і ці передбачення порівнюються з істинними мітками цих зображень.
Результати крос-валідації наведені як one-hot кодування у масивах: test_labels та predictions.
Ця вправа є частиною курсу
Моделювання зображень у Keras
Інструкції до вправи
- Перемножте масиви між собою та підсумуйте результат, щоб знайти загальну кількість правильних передбачень.
- Поділіть кількість правильних відповідей (суму) на довжину масиву
predictions, щоб обчислити частку правильних передбачень.
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# Calculate the number of correct predictions
number_correct = ____
print(number_correct)
# Calculate the proportion of correct predictions
proportion_correct = ____
print(proportion_correct)