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Neural_Network_Charity_Analysis:使用机器学习和神经网络创建一个二进制分类器,该分类器能够预测如果...
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Neural_Network_Charity_Analysis 使用机器学习和神经网络创建一个二进制分类器,该分类器能够预测如果由Alphabet Soup资助的申请人是否会成功。 数据预处理 哪些变量被认为是模型的目标? 该模型的目标变量是“ IS_SUCCESFUL”,因为我们希望该模型确定如果由Alphabet Soup资助的话申请人是否会成功 哪些变量被视为模型的功能? 功能变量是除目标,名称和EID列以外的所有内容 哪些变量既不是目标也不是特征,应该从输入数据中删除? 名称和EID列应删除。 在优化过程中,我还删除了状态以减少模型中的噪声 编译,训练和评估模型 您为神经网络模型选择了多少个神经元,层和激活函数,为什么? 我从第一层的10个神经元开始,然后在下一层的8个神经元开始。 在我运行它并看到模型以71%的速度运行后,我去了,增加了神经元的数量,然后再次运行它。 我
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Neural_Network_Charity_Analysis-main.zip (51个子文件)
Neural_Network_Charity_Analysis-main
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AlphabetSoupCharity_Optimization.ipynb 63KB
.ipynb_checkpoints
AlphabetSoupCharity-checkpoint.ipynb 65KB
README.md 2KB
AlphabetSoupCharity.ipynb 77KB
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