用Python神经网络分析汽车保险支出

为新数据集开拓神经收集猜测模子也许具有挑衅性。

一种要领是起首搜查数据集并为也许行使的模子开拓思绪，然后试探数据集上简朴模子的进修动态，然后最后行使结实的测试器材为数据集开拓和调解模子。此进程可用于为分类和回归猜测建模题目开拓有用的神经收集模子。

在本教程中，您将发明如作甚瑞典汽车保险回归数据集开拓多层Perceptron神经收集模子。完本钱教程后，您将知道：

 怎样加载和汇总瑞典汽车保险数据集，以及怎样行使功效提议要行使的数据筹备和模子设置。

 怎样试探简朴的MLP模子的进修动态以及数据集上的数据转换。

 怎样开拓出对模子机能的靠得住预计，调解模子机能以及对新数据举办猜测。

教程概述

本教程分为四个部门。他们是：

 汽车保险回归数据集

 首个MLP和进修动力

 评估和调解MLP模子

 最终模子和做出猜测

汽车保险回归数据集

第一步是界说和试探数据集。我们将行使“汽车保险”尺度回归数据集。该数据集描写了瑞典的汽车保险。只有一个输入变量，即索赔的数目，方针变量是以数千瑞典克朗为单元的索赔总额。目标是在给定索赔数目的环境下猜测总付款额。

（编辑：湖南网）

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