本文探讨了基于深度学习的信用评分模型，利用TensorFlow构建了一个简单的多层感知器模型，包括数据集准备、模型训练、评估指标，并强调了深度学习在提升信用评分模型性能方面的潜力。
信用评分是一种用于评估个体或机构信用风险的方法，广泛应用于金融、保险等领域。随着深度学习技术的发展，基于深度学习的信用评分模型逐渐成为研究热点。本文将介绍如何使用深度学习技术实现一个简单的信用评分模型，并提供相应的源代码。
首先，我们需要准备用于训练的数据集。数据集应包含与信用相关的特征和对应的标签。例如，特征可以包括个人信息、借贷历史、收入情况等，标签表示相应个体的信用等级，可以是离散的类别或连续的分数。
接下来，我们使用深度学习框架来构建信用评分模型。在这里，我们以TensorFlow为例，展示一个简单的多层感知器（Multilayer Perceptron，MLP）模型。
import tensorflow as tf
# 定义模型
def create_model(input_dim):
订阅专栏 解锁全文
扫一扫
414
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
