बाइनरी क्लासिफिकेशन प्रॉब्लम्स
इस अभ्यास में, आप फिर से क्रेडिट कार्ड डेटा का उपयोग करेंगे. टार्गेट वैरिएबल default यह दर्शाती है कि अगली अवधि में कोई क्रेडिट कार्ड होल्डर अपने भुगतान में डिफॉल्ट करता है या नहीं. क्योंकि केवल दो विकल्प हैं—डिफॉल्ट या नहीं—यह एक बाइनरी क्लासिफिकेशन समस्या है. हालाँकि डेटासेट में कई फीचर्स हैं, आप केवल तीन पर ध्यान देंगे: हाल की तीन क्रेडिट कार्ड बिल राशियों का आकार. अंत में, आप अपने अनट्रेंड नेटवर्क outputs से प्रिडिक्शंस निकालेंगे और उन्हें टार्गेट वैरिएबल default से तुलना करेंगे.
फीचर्स का टेन्सर लोड किया जा चुका है और bill_amounts के रूप में उपलब्ध है. इसके अलावा, constant(), float32, और keras.layers.Dense() ऑपरेशंस उपलब्ध हैं.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में TensorFlow परिचय
अभ्यास निर्देश
bill_amountsका उपयोग करकेinputsको 32-बिट फ्लोटिंग-पॉइंट कॉन्स्टेंट टेन्सर के रूप में परिभाषित करें.dense1को 3 आउटपुट नोड्स औरreluएक्टिवेशन फंक्शन वाली एक डेंस लेयर सेट करें.dense2को 2 आउटपुट नोड्स औरreluएक्टिवेशन फंक्शन वाली एक डेंस लेयर सेट करें.- आउटपुट लेयर को एक सिंगल आउटपुट नोड और
sigmoidएक्टिवेशन फंक्शन वाली डेंस लेयर के रूप में सेट करें.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# 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)