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Problemas de classificação binária

Neste exercício, você vai novamente usar dados de cartão de crédito. A variável alvo, default, indica se a pessoa portadora do cartão deixa de pagar sua fatura no período seguinte. Como há apenas duas opções — dar default ou não — este é um problema de classificação binária. Embora o conjunto de dados tenha muitas variáveis, você vai se concentrar em apenas três: o valor das três faturas de cartão de crédito mais recentes. Por fim, você vai calcular previsões da sua rede não treinada, outputs, e compará-las à variável alvo, default.

O tensor de atributos foi carregado e está disponível como bill_amounts. Além disso, as operações constant(), float32 e keras.layers.Dense() estão disponíveis.

Este exercício faz parte do curso

Introdução ao TensorFlow em Python

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Instruções do exercício

  • Defina inputs como um tensor constante de ponto flutuante de 32 bits usando bill_amounts.
  • Defina dense1 como uma camada densa com 3 nós de saída e função de ativação relu.
  • Defina dense2 como uma camada densa com 2 nós de saída e função de ativação relu.
  • Defina a camada de saída como uma camada densa com um único nó de saída e função de ativação sigmoid.

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

# 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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