文件編號：B450

文件大?。?/strong>3.44M

代碼行數(shù)：52行(主程序)

開發(fā)環(huán)境：Python3.9

猿創(chuàng)承諾：該源碼均通過親自測試可正常運行

簡要概述：

基于銀行數(shù)據(jù)的機器學習二元分類算法用于預測信用卡違約

運行效果：

用Tensorflow預測信用卡違約

對30000個銀行數(shù)據(jù)實例進行神經(jīng)網(wǎng)絡訓練，用于預測信用卡違約。

神經(jīng)網(wǎng)絡拓撲結構和結果總結

二進制交叉熵損失函數(shù)與Adam優(yōu)化器一起用于該分類問題

到第55個時，預測信用卡違約的二進制精度和有效性分別達到82%和81%。

運行效果：

目錄│文件列表:

 ├ 演示視頻

 │  └ 演示視頻.mp4

 └ 項目源碼

    │ cc_default.py

    └ default of credit card clients.csv