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Problemas de clasificación binaria

En este ejercicio volverás a usar datos de tarjetas de crédito. La variable objetivo, default, indica si un titular de tarjeta de crédito incumple su pago en el siguiente periodo. Como solo hay dos opciones —incumple o no—, se trata de un problema de clasificación binaria. Aunque el conjunto de datos tiene muchas variables, te centrarás solo en tres: el importe de las tres últimas facturas de tarjeta. Por último, calcularás predicciones con tu red no entrenada, outputs, y las compararás con la variable objetivo, default.

El tensor de características se ha cargado y está disponible como bill_amounts. Además, tienes disponibles las operaciones constant(), float32 y keras.layers.Dense().

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Introducción a TensorFlow en Python

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Instrucciones del ejercicio

  • Define inputs como un tensor constante de coma flotante de 32 bits usando bill_amounts.
  • Define dense1 como una capa densa con 3 nodos de salida y función de activación relu.
  • Define dense2 como una capa densa con 2 nodos de salida y función de activación relu.
  • Define la capa de salida como una capa densa con un único nodo de salida y función de activación sigmoid.

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

# Construct input layer from features
inputs = ____

# Define first dense layer
dense1 = keras.layers.Dense(____, activation='____')(inputs)

# Define second dense layer
dense2 = ____

# Define output layer
outputs = ____

# Print error for first five examples
error = default[:5] - outputs.numpy()[:5]
print(error)
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