Digit Recognizer
Verfasst: Dienstag 26. Januar 2021, 10:37
Hey,
ich sitze gerade am Digit Recognizer in der Kaggle-Challenge.
Das ist mein Code für das Model und die Prediction der richtigen Labels:
Wenn ich jetzt die Predictions print kommt jedoch immer nur ein Array mit den einzelnen Wahrscheinlichkeiten für die Werte von 0-9. Wie kann ich den Code so ändern, dass er mir über prediction direkt das korrekte Label zurückgibt?
Danke für eure Antworten.
MfG Lukas
ich sitze gerade am Digit Recognizer in der Kaggle-Challenge.
Das ist mein Code für das Model und die Prediction der richtigen Labels:
Code: Alles auswählen
from sklearn.model_selection import train_test_split
train_x,test_x,train_y,test_y = train_test_split(x_train,y_train,test_size=0.30)
model = tf.keras.Sequential([
#tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
tf.keras.layers.Dense(256, activation=tf.nn.relu),
tf.keras.layers.Dense(10, activation=tf.nn.softmax)
])
model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(),
loss='sparse_categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
model.fit(train_x, train_y, epochs=1)
model.evaluate(test_x, test_y)
s=x_test[2].reshape(28,28)
print(plt.imshow(s))
predictions = model.predict(test_x)
#print(predictions)Wenn ich jetzt die Predictions print kommt jedoch immer nur ein Array mit den einzelnen Wahrscheinlichkeiten für die Werte von 0-9. Wie kann ich den Code so ändern, dass er mir über prediction direkt das korrekte Label zurückgibt?
Danke für eure Antworten.
MfG Lukas
