[딥러닝] 실습(3)

학습했더 모델 불러오기

 

 

 

 

새로운 데이터 임의로 넣어서 예측해보기 

mean,std 값 그대로 쓰고 정규화

데이터를 두 개 넣었다 (2x4로 넣었다) 그러면 출력값도 2x3으로 나온다.

그러면 수치를 보고 데이터 값에 대한 확률에 대한 모델이 답을 말해줘야한다 그 확률값을 (높은 값)의 위치(인덱스)를 알려준다 -> argmax가 해줌 axis =1은 가로로 가장 큰 값 찾아줌'{0} 특성을 가지는 품종 :{1} 위치번호를 말하고 일대일대응 해준다 ,

실행

 

 

print('{0} 특성을 가지는 품종: {1}'.format(X_new[0], classes[predict_label[0]]))

print('{0} 특성을 가지는 품종: {1}'.format(X_new[1], classes[predict_label[1]])) 

이부분 해석

[4, 2, 1.3, 0.4]   :0  이게 label[0]

[4, 3, 3.2, 2.2] :1 이게 label[1]

결국

classes [0] -> 리스트 0은 세토사 key :  1