from tqdm import tqdm
tqdm 라이브러리 사용시 진행율 확인가능
변수에 img 를 numpy로 변환
sparse
원핫인코딩을 할 필요없이 자동으로 변환해줌
합성곱 신경망 CNN
MLP 신경망은 위치에 민감하기 때문에 크기와 위치를 비슷하게 맞춰야 함
"크기와 위치"에 너무 "종속"되기 때문에
CNN : 특징들을 추출해서 비교함!
동물도 사물을 인식할때 일부 특징만 보고 판단
CNN 큰 흐름
classification_report(평가용 정답, 예측한 정답의 인덱스)
print(classification_report(y_test, np.argmax(pre, axis = 1)))
support : 클래스의 개수
-> 결국은 모델이 예측한 pre값이 각 클래스들에 대한 확률 값으로 나오기 때문에
그 중 가장 높은값의 인덱스를 반환하여 y_test와 비교하는 방식
클래스가 다르기 때문에 출력층은 가져오지않음
D모델이 성능 Best
끄적끄적