利用神经网络对信用风险进行评估代码

以下是一个简单的示例代码，用于利用神经网络对信用风险进行评估：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

# 读取数据
data = pd.read_csv('credit_data.csv')

# 数据预处理
data.dropna(inplace=True)
X = data.iloc[:, 1:4].values
y = data.iloc[:, 4].values
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)

# 构建神经网络模型
model = Sequential()
model.add(Dense(units=5, input_dim=3, activation='relu'))
model.add(Dense(units=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=100, batch_size=10)

# 评估模型
scores = model.evaluate(X_test, y_test)
print("\nAccuracy: %.2f%%" % (scores[1]*100))

该代码假设数据存储在名为“credit_data.csv”的文件中，包含3个特征和1个二元输出变量。首先对数据进行预处理和拆分，然后构建一个包含2个密集层的神经网络模型。最后通过编译和训练模型来评估信用风险。