tensorflow逻辑回归实现

1、Creditcard数据集

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提取码：rfpk
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2、导入相关的包

import tensorflow as tf
import pandas as pd
#data=pd.read_CSV('./dateset/Income1.csv')
data=pd.read_csv('creditcard.csv')#header=None
import matplotlib.pylab as plt
%matplotlib inline

3、数据头

data.head()

截图

4、设置输入和输出

x=data.iloc[:,:-1]#排除最后一列
y=data.iloc[:,-1]#设定输入和输出，只选最后一列

5、模型构建

model=tf.keras.Sequential()#顺序模型
model.add(tf.keras.layers.Dense(4,input_shape=(30,),activation='relu'))#添加4个隐藏层，第一层输入元组形状
model.add(tf.keras.layers.Dense(1,activation='sigmoid'))#再添加一个隐藏层

30个输入列，所以输入shape是30

6、优化，计算损失函数，计算正确率

model.compile(optimizer='adam',loss='binary_crossentropy',metrics=['acc'])#优化，计算损失函数，计算正确率

7、模型显示

model.summary()

运行截图

8、对样本进行训练

history=model.fit(x,y,epochs=50)

训练截图

9、训练历史

history.history.keys()

可以看出训练是为了得到损失函数和精确值

10、损失函数图像

plt.plot(history.epoch,history.history.get('loss'))

11、精确函数图像

plt.plot(history.epoch,history.history.get('acc'))

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tensorflow逻辑回归实现对Creditcard数据集分析

tensorflow逻辑回归实现

1、Creditcard数据集

2、导入相关的包

3、数据头

4、设置输入和输出

5、模型构建

6、优化，计算损失函数，计算正确率

7、模型显示

8、对样本进行训练

9、训练历史

10、损失函数图像

11、精确函数图像

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