評估分類器
要評估一個分類器，必須在訓練時未使用的影像上進行測試。這稱為「交叉驗證」：對每張測試影像做出類別預測（例如 t-shirt、dress 或 shoe），再將這些預測與影像的真實標籤進行比較。
交叉驗證的結果已以 one-hot 編碼的陣列提供：test_labels 與 predictions。
本練習屬於課程
使用 Keras 進行影像建模
練習說明
- 將兩個陣列彼此相乘並將結果加總，以找出正確預測的總數。
- 以正確答案的數量（總和）除以
predictions陣列的長度，計算正確預測的比例。
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
# Calculate the number of correct predictions
number_correct = ____
print(number_correct)
# Calculate the proportion of correct predictions
proportion_correct = ____
print(proportion_correct)