預測測試資料

預測不可見資料的數字非常容易。您只需要透過將包含未知資料點的向量傳遞給 model 的 predict_classes 方法來呼叫它。

predictions = model.predict_classes(X_test)

方法呼叫以一個向量形式返回預測，針對實際值，可以根據 0 和 1 進行測試。這透過以下兩個語句完成 -

correct_predictions = np.nonzero(predictions == y_test)[0]
incorrect_predictions = np.nonzero(predictions != y_test)[0]

最後，我們將使用以下兩個程式語句列印正確和不正確預測的計數 -

print(len(correct_predictions)," classified correctly")
print(len(incorrect_predictions)," classified incorrectly")

執行程式碼時，您將看到以下輸出 -

9837 classified correctly
163 classified incorrectly

現在，在您對模型進行滿意訓練後，我們將儲存它以供將來使用。