二値分類問題
この演習でもクレジットカードのデータを使用します。目的変数 default は、次の期間にカード保有者が返済を延滞（デフォルト）するかどうかを表します。選択肢は「デフォルトする／しない」の2つだけなので、これは二値分類の問題です。データセットには多くの特徴量がありますが、ここでは直近3回分のクレジットカード請求額に注目します。最後に、学習前のネットワーク outputs から予測を計算し、目的変数 default と比較します。
特徴量のテンソルは読み込まれており、bill_amounts として利用できます。さらに、constant()、float32、keras.layers.Dense() の各操作が使用可能です。
この演習はコースの一部です
Introduction to TensorFlow in Python
演習の手順
bill_amountsを用いて、32ビット浮動小数点の定数テンソルとしてinputsを定義します。dense1を、出力ノード数が3でrelu活性化関数を使う全結合層に設定します。dense2を、出力ノード数が2でrelu活性化関数を使う全結合層に設定します。- 出力層は、出力ノード数が1で
sigmoid活性化関数を使う全結合層に設定します。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# 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)