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演習

多クラス分類問題

この演習では、二値分類から一歩進んで多クラス問題を扱います。多クラス問題では、目的変数が3つ以上の値を取り得ます。クレジットカードのデータセットでは、education 変数が6種類の値を取り、それぞれが異なる学歴レベルに対応しています。本演習ではこれを目的変数として用い、特徴量も3列から10列へ拡張します。

前の問題と同様に、入力層、全結合層（Dense）、出力層を定義します。未学習モデルの予測（各クラスに割り当てられた確率）も出力します。特徴量のテンソルはすでに読み込まれており、borrower_features として利用できます。加えて、constant()、float32、keras.layers.Dense() の各操作が使用可能です。

指示

100 XP
  • 入力層を borrower_features を用いた 32 ビットの定数テンソルとして定義します。
  • 最初の Dense 層は出力ノード数を 10、活性化関数を sigmoid に設定します。
  • 2 つ目の Dense 層は出力ノード数を 8、活性化関数を rectified linear unit（ReLU）に設定します。
  • 出力層は出力ノード数を 6、かつ適切な活性化関数に設定します。