форма p здесь (114,1), а форма вероятности (114, 455).
predict(X_test,y_test,parameters):
m = X_test.shape[0]
p=np.zeros((m,1))
prob, cache = forward_prop(X_test, parameters)
for i in range(0,prob.shape[0]):
if prob[0,i] > 0.5:
p[0,i] = 1
else:
p[0,i] = 0
print("Accuracy: " + str(np.sum(p == y_test)/m))
return p
predict(X_test, y_test, train_model)
Ошибка:
index 1 is out of bounds for axis 1 with size 1
Может кто подскажет как решить эту проблему?