Previsione sui dati dei test
Prevedere le cifre in un dato invisibile è molto semplice. Devi semplicemente chiamare ilpredict_classes metodo del model passandolo a un vettore costituito dai tuoi punti dati sconosciuti.
predictions = model.predict_classes(X_test)La chiamata al metodo restituisce le previsioni in un vettore che può essere testato per 0 e 1 rispetto ai valori effettivi. Questo viene fatto utilizzando le seguenti due istruzioni:
correct_predictions = np.nonzero(predictions == y_test)[0]
incorrect_predictions = np.nonzero(predictions != y_test)[0]Infine, stamperemo il conteggio delle previsioni corrette e errate utilizzando le seguenti due istruzioni del programma:
print(len(correct_predictions)," classified correctly")
print(len(incorrect_predictions)," classified incorrectly")Quando esegui il codice, otterrai il seguente output:
9837 classified correctly
163 classified incorrectlyDopo aver addestrato in modo soddisfacente il modello, lo salveremo per un utilizzo futuro.