출력된 배열의 인덱스 i에 있는 숫자는 숫자 이미지 test_digits[0]이 클래스 i에 속할 확률에 해당합니다.

첫 번째 테스트 숫자는 인덱스 7에서 가장 높은 확률 값을 얻었습니다(0.99999106으로 거의 1입니다). 따라서 모델의 예측 결과는 7이 됩니다.

>>> predictions[0].argmax() 
7
>>> predictions[0][7]
0.99999106

이 테스트 데이터의 레이블과 맞는지 확인해 보죠.

>>> test_labels[0]
7

모델이 평균적으로 이전에 본 적 없는 숫자를 얼마나 잘 분류할까요? 전체 테스트 세트에 대해 평균적인 정확도를 계산해 보겠습니다.

코드 2-7 새로운 데이터에서 모델 평가하기

>>> test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels)
>>> print(f"테스트 정확도: {test_acc}")
테스트 정확도: 0.9785