본 포스팅은 다음 포스팅으로부터 이어집니다 : keras를 이용한 mnist 데이터 분류(1) 모델 평가하기 evaluate = model.evaluate(x_test, y_test) print(evaluate) # [0.1212036104369623, 0.9739] [손실값, 정확도] 학습된 모델을 통해 값 예측하기 results = model.predict(x_test) print(results.shape) np.set_printoptions(precision=7) # numpy 소수점 제한(7자리) print(f'test[0]이 각 클래스에 속할 확률 : \n{results[0]}') arg_results = np.argmax(results, axis=-1) # 가장 큰 값의 인덱스를 가져온다. p..
