#はじめに
kerasを触り始めて数日。
精度だけでなくテストデータの予測値も出力して欲しいと思ったので実装しました。

#最初に見た記事
[Keras/TensorFlow] KerasでMINSTの学習と予測
agumon様の記事を参考に実装を始めました。

#詰まった所
記事のこの部分で少し詰まりました。

predict_classes = model.predict_classes(x_test[1:10,], batch_size=32)
true_classes = np.argmax(y_test[1:10],1)
print(confusion_matrix(true_classes, predict_classes))

##model.predict_classes
属するクラスの予測を格納した Numpy 配列を返してくれます。
predict_classesに関する公式ドキュメント

##confusion_matrix
sklearnに備わっているメソッド。
正解ラベルと予測ラベルを引数に入力すると、配列で正答の内訳を返してくれる。
以下は公式ドキュメントの例（縦軸が正解、横軸が予測）

>>> from sklearn.metrics import confusion_matrix
>>> y_true = [2, 0, 2, 2, 0, 1]
>>> y_pred = [0, 0, 2, 2, 0, 2]
>>> confusion_matrix(y_true, y_pred)
array([[2, 0, 0],
       [0, 0, 1],
       [1, 0, 2]])

#終わりに
内訳は今回実装できたので次はどのデータが弾かれたのかを確認しないといけませんね。。。