정확도 측정

Test loss, Test accuracy 측정시

1. evaluate사용

test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels, verbose=2)

• evaluate : 튜플형태로 손실값과 정확도를 출력함
• y_pred값을 계산하지 않아도 됨

2. accuracy_score사용

from sklearn.metrics import accuracy_score
import numpy as np
y_pred = model.predict(test_images)
y_pred = np.argmax(y_pred, axis=1)
print(f"test accuracy: {accuracy_score(test_labels, y_pred) : .4f}")

• y_pred 값을 계산해서 넣어줘야함
• y_pred값이 확률값으로 결정난다면, argmax를 통해 각 이미지별 가장 확률 높은 클래스 선택해주는 과정을 거쳐야함
  ++ axis=1은 행별로 가장 큰 값을 찾겠다는 의미 ++