Neural_Network_Charity_Analysis：机器学习和神经网络

Neural_Network_Charity_Analysis 机器学习和神经网络 分析概述： 开发了一种二进制分类器，该分类器利用机器学习和神经网络来确定所提供数据集中的申请人是否会获得成功（如果提供资金）。 提供的数据集包含大约34,000个组织，每个组织有12列数据。 最初，使用的深度学习神经网络模型包括运行100个纪元和2个隐藏层的模型。 为了优化模型，该模型随后运行了150个时期，每个隐藏层运行了更多节点。 两次尝试使模型执行的准确性都超过73％均未成功。 结果： 数据预处理 “ IS_SUCCESSFUL”列被认为是该模型的目标。 “ APPLICATION_TYPE”，“ AFFILIATION”，“ CLASSIFICATION”，“ USE_CASE”，“ ORGANIZATION”，“ STATUS”，“ INCOME_AMT”，“ SPECIAL_CONSIDE