Tensorflow2.0對不平衡數據的分類（含混淆矩陣與ROC圖）

文章目錄 數據集介紹 代碼實現 一、導入須要的庫 二、導入數據集 查看數據集中正樣本（欺詐）和負樣本（未欺詐）的數量 對數據集進行稍微處理 三、劃分數據集 劃分訓練集、驗證集和測試集 劃分出特徵和標籤 四、標準化處理 五、查看正負樣本的相關信息 區分正負樣本 在'V5'，'V6'兩個維度上比較正負樣本 六、構建模型 七、對比：有bias_initializer vs 沒有bias_initiali

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