2016-09-02 29 views

Odpowiedz

5

Po prostu użyj model.predict_classes() i porównaj dane wyjściowe z prawdziwymi badaniami. tj:

incorrects = np.nonzero(model.predict_class(X_test).reshape((-1,)) != y_test) 

dostać wskaźników błędnych przewidywań

+0

Jak mogę wygenerować podfolder z niewłaściwych sklasyfikowanych przypadków wewnątrz każdego folderu klasy ?? –