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Problemas de classificação binária

Neste exercício, você usará novamente os dados do cartão de crédito. A variável-alvo, default, indica se o titular do cartão de crédito não está pagando no período seguinte. Como há apenas duas opções - padrão ou não -, esse é um problema de classificação binária. Embora o conjunto de dados tenha muitos recursos, você se concentrará em apenas três: o tamanho das três últimas faturas de cartão de crédito. Por fim, você calculará as previsões da sua rede não treinada, outputs, e as comparará com a variável-alvo, default.

O tensor de recursos foi carregado e está disponível em 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 de 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 uma função de ativação relu.
  • Defina dense2 como uma camada densa com 2 nós de saída e uma função de ativação relu.
  • Defina a camada de saída como uma camada densa com um único nó de saída e uma função de ativação sigmoid.

Exercício interativo prático

Experimente este exercício preenchendo 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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