Đánh giá một bộ phân loại
Để đánh giá một bộ phân loại, chúng ta cần kiểm tra nó trên các ảnh không được dùng trong quá trình huấn luyện. Cách làm này gọi là "cross-validation": từ mỗi ảnh trong tập kiểm tra, ta dự đoán lớp (ví dụ: áo thun, váy hoặc giày) và so sánh các dự đoán này với nhãn đúng của các ảnh đó.
Kết quả cross-validation được cung cấp dưới dạng mảng one-hot: test_labels và predictions.
Bài tập này là một phần của khóa học
Mô hình hóa ảnh với Keras
Hướng dẫn bài tập
- Nhân hai mảng với nhau và cộng tổng kết quả để tìm tổng số dự đoán đúng.
- Chia số câu trả lời đúng (tổng vừa tính) cho độ dài của mảng
predictionsđể tính tỷ lệ dự đoán đúng.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Calculate the number of correct predictions
number_correct = ____
print(number_correct)
# Calculate the proportion of correct predictions
proportion_correct = ____
print(proportion_correct)