Previsão de dados de teste

É muito fácil prever os dígitos de um dado invisível. Você simplesmente precisa ligar para opredict_classes método do model passando-o para um vetor que consiste em seus pontos de dados desconhecidos.

predictions = model.predict_classes(X_test)

A chamada do método retorna as previsões em um vetor que pode ser testado para 0 e 1 em relação aos valores reais. Isso é feito usando as duas instruções a seguir -

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

Por fim, imprimiremos a contagem de previsões corretas e incorretas usando as duas declarações do programa a seguir -

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

Ao executar o código, você obterá a seguinte saída -

9837 classified correctly
163 classified incorrectly

Agora, como você treinou satisfatoriamente o modelo, vamos salvá-lo para uso futuro.