НачатьНачать бесплатно

Задачи бинарной классификации

В этом упражнении вы снова будете работать с данными по кредитным картам. Целевая переменная default указывает, допускает ли держатель кредитной карты просрочку платежа в следующем периоде. Поскольку здесь возможны только два исхода — просрочка или её отсутствие, — это задача бинарной классификации. Несмотря на то что набор данных содержит много признаков, вы сосредоточитесь лишь на трёх: размерах трёх последних счетов по кредитной карте. В конце вы вычислите предсказания необученной сети outputs и сравните их с целевой переменной default.

Тензор признаков уже загружен и доступен как bill_amounts. Также доступны операции constant(), float32 и keras.layers.Dense().

Это упражнение является частью курса

Введение в TensorFlow на Python

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

  • Определите inputs как константный тензор с типом 32-битных чисел с плавающей точкой, используя bill_amounts.
  • Задайте dense1 как полносвязный слой с 3 выходными узлами и функцией активации relu.
  • Задайте dense2 как полносвязный слой с 2 выходными узлами и функцией активации relu.
  • Задайте выходной слой как полносвязный слой с одним выходным узлом и функцией активации sigmoid.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# 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)
Редактировать и запускать код