estimator.evaluateの理解と比較の出力

Question

テンソルフローのコミュニティに感謝します！

私は、エスティメータの評価関数の出力を理解し、視覚化することに関して質問があります。

私はDNNClassifierを持っており、予測が可能な10の出力範囲を持つデータで訓練しました。トレーニングと私は33.8パーセントとしての私の精度を参照してください

accuracy = classifier.evaluate(input_fn = test_input_fn)['accuracy']

を実行した後

。それはどれくらい良いことが分かっているか。 （おそらく良くない）

各比較結果の出力はどうすればわかりますか？

test_dataが実行されたので、私は見積もりが何であるか、実際の値は何かを見たいと思います。基本的にyとy 'の並んでいる。以下のような

何か：[0 0 0 0 0 0 0 0 1] '偽' [0 0 0 0 0 0 0 0 1 0]

だけではなく、集約された全体的な精度を見て対。

ありがとうございます！

Answer 1

誰かが上記の質問を読んで、私がしようとしていることを理解している（予測の出力を見る）場合、私は解決策があります。

解決策は、.predict（）メソッドを利用することです。

良い例はここにある：私は検討するために、いくつかのスプレッドシートプログラムにコピー/ペーストすることができ、列の予測を出力

predict_input_fn = tf.estimator.inputs.numpy_input_fn(
    x = {"x": np.array(predict_set.data)}, 
    num_epochs = 1, 
    shuffle = False) 

predictions = list(classifier.predict(input_fn=predict_input_fn)) 

print("\n Predictions:") 
print(len(predictions)) 

for p in predictions: 
    print(int(p['classes'][0])) 

： https://www.tensorflow.org/get_started/estimator#classify_new_samples

私のコードは次のように見てしまいました私のデータ。