请你写一个信用评估的深度学习代码
时间: 2024-05-07 10:19:22 浏览: 18
好的,信用评估是一个非常重要的应用领域,下面是一个简单的基于深度学习的信用评估代码示例:
```
import pandas as pd
import numpy as np
import tensorflow as tf
# 读取数据
data = pd.read_csv('credit_data.csv')
# 数据预处理
data = data.dropna()
data = data.drop(['index', 'reason'], axis=1)
# 将数据划分为训练集和测试集
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.drop('credit.policy', axis=1), data['credit.policy'], test_size=0.3, random_state=101)
# 定义模型
model = tf.keras.models.Sequential([
tf.keras.layers.Dense(50, input_shape=(X_train.shape[1],), activation='relu'),
tf.keras.layers.Dense(25, activation='relu'),
tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')
])
# 编译模型
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=50, batch_size=32, verbose=1)
# 评估模型
score = model.evaluate(X_test, y_test, verbose=0)
print('Test loss:', score[0])
print('Test accuracy:', score[1])
```
在这个代码中,我们首先读取了信用数据,然后进行数据预处理,包括删除缺失值和无用的列。接着,我们将数据划分为训练集和测试集,然后定义了一个包含三个密集层的神经网络模型,其中第一个隐藏层有50个神经元,第二个隐藏层有25个神经元,输出层只有一个神经元,并使用sigmoid函数作为激活函数。最后,我们编译了模型,使用交叉熵作为损失函数,Adam作为优化器,并使用准确率作为指标。我们使用训练集进行训练,并在测试集上评估模型的性能。
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