メソッドを呼び出します。"fit"(適合)させるという意味です。0x7fcfd2c02160>モデルの訓練の進行とともに、損失値と正解率が表示されます。このモデルの場合、訓練用データでは0.88(すなわち88%)の正解率に達します。次に、テスト用データセットに対するモデルの性能を比較します。0.8773ご覧の通り、テスト用データセットでの正解率は、訓練用データセットでの正解率よりも少し低くなります。fitting)の一例です。過学習とは、新しいデータに対する機械学習モデルの性能が、訓練時と比較して低下する現象です。予測するモデルの訓練が終わったら、そのモデルを使って画像の分類予測を行うことが出来ます。model.predict(test_images)これは、モデルがテスト用データセットの画像のひとつひとつを分類予測した結果です。最初の予測を見てみましょう。dtype=float32)予測結果は、10個の数字の配列です。これは、その画像が10の衣料品の種類のそれぞれに該当するかの「確信度」を表しています。どのラベルが一番確信度が高いかを見てみましょう。ある可能性が最も高いと判断したことになります。これが正しいかどうか、テスト用ラベルを見てみましょう。test_labels[0]910チャンネルすべてをグラフ化してみることができます。thisplot[true_label].set_color('blue')0番目の画像と、予測、予測配列を見てみましょう。test_labels)plt.show()予測の中のいくつかの画像を、予測値とともに表示してみましょう。正しい予測は青で、誤っている予測は赤でラベルを表示します。数字は予測したラベルのパーセント(100分率)を示します。自信があるように見えても間違っていることがあることに注意してください。X個のテスト画像、予測されたラベル、正解ラベルを表示します。正しい予測は青で、間違った予測は赤で表示しています。test_labels)plt.show()最後に、訓練済みモデルを使って1枚の画像に対する予測を行います。モデルは、サンプルの中のバッチ(batch)あるいは「集まり」について予測を行うように作られています。そのため、1枚の画像を使う場合でも、リスト化する必要があります。28)そして、予測を行います。メソッドの戻り値は、リストのリストです。リストの要素のそれぞれが、バッチの中の画像に対応します。バッチの中から、(といってもバッチの中身は1つだけですが)予測を取り出します。np.argmax(predictions_single[0])9というわけで、モデルは9というラベルを予測しました。