神经网络算法风险评估代码

神经网络算法在风险评估中的应用通常涉及到预测模型的建立，用于分析个体的信贷风险、金融投资风险或欺诈检测等。下面是一个简单的Python示例，展示了如何使用Keras库创建一个基本的风险评估神经网络模型：

import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

# 假设我们有如下的特征数据 X (输入) 和标签数据 y (风险等级)
X = ... # 风险相关的特征数据，例如贷款申请人的收入、信用历史等
y = ... # 目标变量，二进制表示风险等级（0低风险，1高风险）

# 创建模型
model = Sequential()
model.add(Dense(64, input_dim=X.shape[1], activation='relu'))  # 输入层，ReLU激活函数
model.add(Dense(32, activation='relu'))  # 隐藏层，可以调整节点数和激活函数
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))  # 输出层，sigmoid用于二分类问题

# 编译模型
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(X, y, epochs=50, batch_size=32)

# 风险评估新样本
new_sample = ... # 新的待评估数据
risk_score = model.predict(new_sample)[0][0]  # 得到风险评估分数