Задание для самостоятельной работы

С  использованием  нейросети  постройте  систему  оценки  кредитоспособности  физического  лица.  Ис-

 

Данные для проектирования 

Входные поля: возраст, образование, площадь квартиры, наличие автомобиля, длительность прожи-

Требования  по  нормализации  входных  полей:  Сумму  кредита,  Возраст,  Площадь  квартиры  и  Дли-

Поле  Образование  не  нормализуем,  а  упорядочиваем  следующим  способом:  среднее,  специальное, 

высшее. 

Значения  поля  Наличие  автомобиля  преобразуйте  к  битовой  маске.  Для  кодирования  трех  значений 

требуется два бита. 

Обучающее множество – случайные 95% записей, остальные 5% – тестовое. 

Конфигурация сети: во входном слое – 6 нейронов, один скрытый слой с двумя нейронами, в выходном 

слое – один нейрон, на выходе которого будет решение о выдаче кредита. 

Алгоритм обучения сети – Resilient Propagation с настройками по умолчанию. Условие окончания обу-

чения оставим без изменения. 

Обученную нейросеть примените для принятия решения о выдаче кредита физическому лицу. 

Рассмотрим пример применения нейронной сети для решения, как поступать с акциями банков. 

Сущность задачи заключается в следующем: имеется мнение эксперта, который на основе изучения со-

отношения  затрат  и  прибыли  финансовых  учреждений  рекомендует  акционерам  банков  купить  акции, 

придержать их или продать. Экспертные оценки занесены в таблицу – обучающую выборку. Нейронная 

сеть обучается на этих данных и учится самостоятельно формировать соответствующие выводы в случае 

предоставления ей новых данных. 

 

53 

жүктеу/скачать 1.85 Mb.

Достарыңызбен бөлісу: