3.5.5 새로운 데이터에 대해 예측하기

 모델 객체의 predict 메서드는 46개의 토픽에 대한 확률 분포를 반환합니다. 테스트 데이터 전체에 대한 토픽을 예측해 보겠습니다.

    predictions = model.predict(x_test)

predictions의 각 항목은 길이가 46인 벡터입니다.

>>> predictions[0].shape

(46,)

이 벡터의 원소 합은 1입니다.

>>> np.sum(predictions[0])

1.0

가장 큰 값이 예측 클래스가 됩니다. 즉 가장 확률이 높은 클래스입니다.

>>> np.argmax(predictions[0])

3