4.3.5 새로운 데이터에 대해 예측하기

이 이진 분류 모델에서 predict() 메서드를 호출할 때 각 샘플에 대해 0과 1 사이의 스칼라 점수가 반환되었습니다. 다중 분류 모델이므로 각 샘플마다 모든 클래스에 대한 확률 분포를 얻었습니다. 이제 이 스칼라 회귀 모델의 predict() 메서드를 사용하여 새로운 샘플의 가격을 1,000달러 단위로 예측할 수 있습니다.

>>> predictions = model.predict(test_data)
>>> predictions[0]
array([9.990133], dtype=float32)

테스트 세트에 있는 첫 번째 주택의 가격은 약 1만 달러로 예상됩니다.