*저는 머신러닝/딥러닝에 관해 공부하고 있는 사람입니다. 잘못된 내용이나 참고할 만한 내용이 있다면 댓글로 남겨주시면 정말 감사드리겠습니다! 이번 포스팅에서는 지난 포스팅에서 생성한 모델의 정확도를 평가하고, 모델을 저장하는 법에 대해서 다룬다. 1. 모델 평가 evaluate 함수를 사용하면 모델의 최종적인 정답률과 loss 값을 알 수 있다. loss는 예측값과 실제값이 차이나는 정도를 나타내는 지표이다. 작을 수록 좋다. score = model.evaluate(X_test, y_test, verbose=1) print('정답률 = ', score[1],'loss=', score[0]) 정답률이 0.4796으로 생각보다 낮게 나왔다. 이는 2번 판정하면 1번 이상을 잘못 판정한다는 이야기이다. 이런..
