우리는 정확한 것과 부정확한 것을 나타내는 테스트 데이터의 평가를 볼 수 있다.

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=== Evaluation on test split ===
=== Summary ===

Correctly Classified Instances     90000         100     %
Incorrectly Classified Instances       0           0     %
Kappa statistic>                       1
Mean absolute error                    0
Root mean squared error                0
Relative absolute error                0     %
Root relative squared error            0     %
Total Number of Instances          90000

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Confusion Matrix는 테스트 데이터의 분류 방식과 분류 결과를 보여준다.

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=== Confusion Matrix ===
 
    a      b       c       d    <– classified as
22486      0       0       0  ┃    a = Bus
    0  22502       0       0  ┃    b = Car
    0      0   22604       0  ┃    c = Truck
    0      0       0   22408  ┃    d = Bike

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