【B450】基于银行数据的机器学习二元分类算法用于预测信用卡违约

2022-03-08 01:52:32      索炜达电子      536     

文件编号:B450

文件大小:3.44M

代码行数:52行(主程序)

开发环境:Python3.9

猿创承诺:该源码均通过亲自测试可正常运行

简要概述:

基于银行数据的机器学习二元分类算法用于预测信用卡违约

运行效果:

用Tensorflow预测信用卡违约

对30000个银行数据实例进行神经网络训练,用于预测信用卡违约。

神经网络拓扑结构和结果总结

二进制交叉熵损失函数与Adam优化器一起用于该分类问题

【B450】基于银行数据的机器学习二元分类算法用于预测信用卡违约

到第55个时,预测信用卡违约的二进制精度和有效性分别达到82%和81%。

运行效果:

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