文件名称：Neural_Network_Charity_Analysis
文件大小：1001KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-04-24 21:19:46
JupyterNotebook
Ketaki的Neural_Network_Charity_Analysis 分析概述：解释此分析的目的。 该项目帮助我们的用户Beks预测慈善组织AlphabetSoup的申请人是否将获得成功。 这是通过使用历史上的神经网络创建一个二进制分类器来完成的，该历史已从AlphabetSoup获得了资助。 首先使用Pandas库对该数据集进行预处理，然后对神经网络模型进行编译和训练，最后对其进行测试以检查其准确性。 为了达到所需的精度水平，我们还通过更改输入参数，向mdoel添加更多隐藏层，使用不同算法等来优化模型。 结果：使用项目符号列表和图像来支持您的答案，请解决以下问题。 数据预处理哪些变量被认为是模型的目标？ 数据集的目标变量是csv文件的IS_SUCCESSFUL列。 哪些变量被认为是您模型的特征？ 该模型的特点是- APPLICATION_TYPE-字母汤应用程序类型 隶属
【文件预览】：
Neural_Network_Charity_Analysis-main
----AlphabetSoupCharity_Optimzation.ipynb(131KB)
----AlphabetSoupCharity_Optimization.h5(290KB)
----Resources()
--------charity_data.csv(3.44MB)
--------.gitkeep(1B)
----AlphabetSoupCharity.h5(101KB)
----README.md(3KB)
----AlphabetSoupCharity.ipynb(88KB)