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各文字の認識率を出力する方法

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前提・実現したいこと

10種類の文字データの認識率を出力させたいのですがなかなかうまくいきません。

発生している問題・エラーメッセージ

1文字の正解率は表示できるのですが、10種類全部の認識率が表示できません。

該当のソースコード

import keras
from keras.utils import np_utils
from keras.models import Sequential
from keras.layers.convolutional import Conv2D, MaxPooling2D
from keras.layers.core import Dense, Dropout, Activation, Flatten
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from PIL import Image
import glob

folder = ["0","1","2","3","4","5","6","7","8","9"]
image_size = 28

X = []
Y = []
for index, name in enumerate(folder):
    dir = "./" + name
    files = glob.glob(dir + "/*.jpeg")


    for i, file in enumerate(files):
        image = Image.open(file)
        image = image.convert("RGB")
        image = image.resize((image_size, image_size))
        data = np.asarray(image)
        X.append(data)

        Y.append(index)

X = np.array(X)
Y = np.array(Y)

X = X.astype('float32')
X = X / 255.0

Y = np_utils.to_categorical(Y, 10)

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, Y, test_size=0.01)

model = Sequential()

model.add(Conv2D(32, (3, 3), padding='same',input_shape=X_train.shape[1:]))
model.add(Activation('relu'))
model.add(Conv2D(32, (3, 3)))
model.add(Activation('relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Dropout(0.25))

model.add(Conv2D(64, (3, 3), padding='same'))
model.add(Activation('relu'))
model.add(Conv2D(64, (3, 3)))
model.add(Activation('relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Dropout(0.25))

model.add(Flatten())
model.add(Dense(512))
model.add(Activation('relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(10))
model.add(Activation('softmax'))

model.compile(loss='categorical_crossentropy',optimizer='SGD',metrics=['accuracy'])

model.fit(X_train, y_train, epochs=10,batch_size=1,verbose=1)

loss,accuracy = model.evaluate(X_test, y_test,verbose = 0)
print("Accuracy = {:.2f}".format(accuracy))

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checkベストアンサー

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1文字の正解率は表示できるのですが、10種類全部の認識率が表示できません

loss,accuracy = model.evaluate(X_test, y_test,verbose = 0)
print("Accuracy = {:.2f}".format(accuracy))

で計算、表示しているのはテストデータに対する正答率であって、あるサンプル1つの認識率ではないです。

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  • 2019/01/24 02:25

    そうなんですね。
    勘違いをしてました。

    ではテストデータの正答率ではなく認識率はどのようにしたら表示できますか?
    具体的には0:0.9 , 1:0.2 , 2:0.5
    みたいな感じで表示させたいと思ってます。

    キャンセル

  • 2019/01/24 02:35 編集

    Model.predict() で推論結果を取得してください。

    pred = model.predict(X_test)

    pred[i, j] はサンプル i がクラス j である確率を表します。

    キャンセル

  • 2019/01/24 12:47

    成功しました。
    ありがとうございます。

    キャンセル

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