keras evaluate ()

6. 모델 평가

 

- 테스트 데이터셋으로 평가  

- Evaluate 함수가 사용됨 

=> 두 번째 인자에 Y_test  사용함을 주의하기 ! 

 

model.evaluate(test_X, test_Y)

# 모델평가
res = model.evaluate(X_test, Y_test, batch_size=32)
print(res)

 

■ score = model.evaluate(X_test, Y_test)

• 케라스의 evaluate 함수는 모델의 정확도를 평가할 수 있는 기능을 제공합니다. 이 함수를 사용하려면 두 가지 데이터를 넣어야 합니다. 첫 번째 데이터는 테스트할 데이터로, 여기에서는 X_test를 입력합니다. 두 번째 데이터는 테스트할 데이터의 정답으로, 여기에서는 Y_test를 입력합니다.

 

• evaluate 함수에 데이터를 넣으면 두 가지 결과를 보여주는데 첫 번째는 바로 오차값(loss)입니다. 오차값은 0~1 사이의 값으로, 0이면 오차가 없는 것이고 1이면 오차가 아주 크다는 것을 의미합니다. 두 번째는 정확도(accuracy)입니다. 모델이 예측한 값과 정답이 얼마나 정확한지에 대해서 0과 1 사이의 값으로 보여줍니다. 1에 가까울 수록 정답을 많이 맞춘 것을 의미합니다.

 

출저 : 모두의 인공지능 with 파이썬