1. Nauka
    2. /
  2. Kursy
    3. /
  3. Wprowadzenie do TensorFlow w Pythonie
Connected

ćwiczenie

Problemy klasyfikacji binarnej

W tym ćwiczeniu ponownie wykorzystasz dane dotyczące kart kredytowych. Zmienna docelowa default wskazuje, czy posiadacz karty kredytowej nie spłaca zobowiązania w kolejnym okresie. Ponieważ istnieją tylko dwie możliwości – spłata lub jej brak – jest to problem klasyfikacji binarnej. Choć zbiór danych zawiera wiele cech, skupisz się na zaledwie trzech: wartościach trzech ostatnich rachunków z karty kredytowej. Na koniec obliczysz predykcje z niewyuczonej sieci neuronowej outputs i porównasz je ze zmienną docelową default.

Tensor cech został wczytany i jest dostępny jako bill_amounts. Dostępne są również operacje constant(), float32 oraz keras.layers.Dense().

Instrukcje

100 XP
  • Zdefiniuj inputs jako stały tensor 32-bitowych liczb zmiennoprzecinkowych, używając bill_amounts.
  • Ustaw dense1 jako warstwę gęstą z 3 węzłami wyjściowymi i funkcją aktywacji relu.
  • Ustaw dense2 jako warstwę gęstą z 2 węzłami wyjściowymi i funkcją aktywacji relu.
  • Ustaw warstwę wyjściową jako warstwę gęstą z jednym węzłem wyjściowym i funkcją aktywacji sigmoid.