Probleme de clasificare multiclasă
În acest exercițiu, depășim clasificarea binară și abordăm problemele multiclasă. O problemă multiclasă are valori-țintă care pot lua trei sau mai multe valori. În setul de date despre carduri de credit, variabila educație poate lua 6 valori diferite, fiecare corespunzând unui nivel diferit de educație. O vom folosi ca țintă în acest exercițiu și vom extinde și setul de caracteristici de la 3 la 10 coloane.
Ca în exercițiul anterior, vei defini un strat de intrare, straturi dense și un strat de ieșire. Vei afișa și predicțiile modelului neantrenat, care sunt probabilități atribuite claselor. Tensorul de caracteristici a fost încărcat și este disponibil ca borrower_features. De asemenea, operațiile constant(), float32 și keras.layers.Dense() sunt disponibile.
Acest exercițiu face parte din cursul
Introducere în TensorFlow în Python
Instrucțiuni pentru exercițiu
- Definește stratul de intrare ca un tensor constant pe 32 de biți folosind
borrower_features. - Setează primul strat dens să aibă 10 noduri de ieșire și o funcție de activare
sigmoid. - Setează al doilea strat dens să aibă 8 noduri de ieșire și o funcție de activare de tip unitate liniară rectificată.
- Setează stratul de ieșire să aibă 6 noduri de ieșire și funcția de activare corespunzătoare.
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# Construct input layer from borrower features
inputs = ____
# Define first dense layer
dense1 = keras.layers.Dense(____, activation='____')(inputs)
# Define second dense layer
dense2 = ____
# Define output layer
outputs = ____
# Print first five predictions
print(outputs.numpy()[:5])