이제 모델을 평가해 보겠습니다.
코드 7-17 모델 평가
print("훈련 데이터셋 평가...")
(loss, accuracy) = model.evaluate(train_data, verbose=0)
print("loss={:.4f}, accuracy: {:.4f}%".format(loss,accuracy * 100))
print("테스트 데이터셋 평가...")
(loss, accuracy) = model.evaluate(test_data, verbose=0)
print("loss={:.4f}, accuracy: {:.4f}%".format(loss,accuracy * 100))
t1 = time.time()
print('시간:', t1-t0)
다음은 모델을 평가한 출력 결과입니다.
훈련 데이터셋 평가...
loss=0.1413, accuracy: 95.6090%
테스트 데이터셋 평가...
loss=0.3987, accuracy: 83.4014%
시간: 158.35215830802917
LSTMCell을 사용할 때처럼 훈련 데이터셋과 테스트 데이터셋의 정확도가 비슷합니다.
이제 마지막으로 GRU를 이용한 코드를 구현해 보겠습니다.