이 결과에서 분류기가 예측 결과에 강한 확신을 보이고 있음을 알 수 있습니다. 배열의 다섯 번
째 값인
0
.
8
은 모델이 이 이미지가
5
일 가능성을
80
%로 추정한다는 뜻입니다. 또한 (각
10
%
확률로)
0
이나
3
일 수도 있다고 생각합니다.
이제 물론 분류기를 평가해보고 싶을 것입니다. 분류기 평가에는 일반적으로 교차 검증을 사용
합니다.
cross
_
val
_
score
()
함수를 사용해
SGDClassifier
의 정확도를 평가해보겠습니다.
>>>
cross
_
val
_
score
(
sgd
_
clf
,
X
_
train
,
y
_
train
,
cv
=
3
,
scoring
=
"
accuracy
")
array
([
0
.
84063187
,
0
.
84899245
,
0
.
86652998
])
모든 테스트 폴드에서
84
% 이상을 얻었습니다. 랜덤 분류기를 사용했다면
10
% 정확도를 얻었
을 것이므로 이 점수가 아주 나쁘지는 않지만 성능을 더 높일 여지가 있습니다. 예를 들어 간단
하게 입력의 스케일을 조정하면 (
2
장에서처럼) 정확도를
90
% 이상으로 높일 수 있습니다.
>>>
from sklearn
.
preprocessing ...
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