文件名称：Neural_Network_Charity_Analysis:使用Pandas和Scikit-Learn来编译，训练和评估神经网络模型
文件大小：226.8MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-04-20 00:48:46
JupyterNotebook
Neural_Network_Charity_Analysis 使用Pandas和Scikit-Learn来编译，训练和评估神经网络模型 背景 神经网络在多个行业中都有许多实际用途。 在金融行业中，神经网络用于检测欺诈和股票市场趋势。 神经网络具有可扩展性和有效性，并且在检测复杂的非线性关系方面表现出色。 对于此项目，我将使用提供的数据集中的功能来创建一个二进制分类器，该分类器能够预测如果由Alphabet Soup资助的申请者是否会成功。 我将研究一个CSV，其中包含超过34,000个组织，这些组织多年来已经从Alphabet Soup获得了资助。 在此数据集中，有许多列捕获有关每个组织的元数据，例如： EIN和NAME-标识列 APPLICATION_TYPE-字母汤应用程序类型 隶属关系-所属行业 分类-*组织分类 USE_CASE-资金使用案例 组织—组织类型 STATUS
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