Neural_Network_Charity_Analysis 源码
Neural_Network_Charity_Analysis 目的 该分析的目的是查看如果由Alphabet Soup资助的组织将会成功。 创建了一个神经网络模型来确定哪些组织将成功。 结果 数据预处理 •模型的目标是Is_Successful列。 •模型的功能:应用程序类型,从属关系,分类,用例,组织,活动状态,收入金额,特殊注意事项和要价。 •不是目标或功能的变量是EIN和Name列。 编译,训练和评估模型 •在第一个模型中,我添加了两个隐藏层。 将第一个包含8个神经元的隐藏层和第二个包含5个神经元的隐藏层与S型激活特征一起应用。 通过使用S型分类中使用的外层,它是二进制分类的理想选
文件列表
Neural_Network_Charity_Analysis-main.zip
(预估有个15文件)
Neural_Network_Charity_Analysis-main
AlphabetSoupCharity_Optimization.ipynb
250KB
charity_data.csv
3.41MB
.ipynb_checkpoints
AlphabetSoupCharity-checkpoint.ipynb
84KB
AlphabetSoupCharity_Optimization-checkpoint.ipynb
250KB
AlphabetSoupCharity_OPTIMIZATION_1.h5
36KB
Resources
charity_data.csv
3.41MB
First Model.png
61KB
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