Ўзбекистон республикаси ахборот технологиялари ва коммуникацияларини ривожлантириш вазирлиги муҳаммад ал-хоразмий номидаги

Neyron tarmoq sxemasi 
# Adding the input layer and the first hidden layer 
classifier.add(Dense(output_dim = 6, init = 
‘uniform’, activation = ‘relu’, input_dim = 11)) 
# Adding the second hidden layer 
classifier.add(Dense(output_dim = 6, init = ‘uniform’, activation = ‘relu’)) 
# Adding the output layer 
classifier.add(Dense(output_dim = 1, init = ‘uniform’, activation = ‘sigmoid’)) 
8-qadam
: Hozirgacha biz tasniflagichga bir nechta qatlamlarni qo’shdik, endi 
ularni kompilyatsiya qilish usuli yordamida bajarilishi mumkin.
Yakuniy to’plamda qo’shilgan dalillar butun neyron tarmoqlarini boshqaradi, shuning 
uchun ushbu bosqichda ehtiyot bo’ling. 
# Compiling Neural Network 
classifier.compile(optimizer=‘adam’, loss = ‘binary_crossentropy’, metrics = [‘accuracy’]) 
O’tkazilga tadqiqot asosida sinov natijasini bashorat qilish.
9-qadam
: Bashorat qilish natijasi mijozning kompaniyadan chiqib ketish 
ehtimolini beradi. Biz bu ehtimollikni 0 va 1 ikkiligiga aylantiramiz. 
# Predicting the Test set results 
y_pred = classifier.predict(X_test) 
y_pred = (y_pred > 0.5) 
10-qadam: 
Bu bizning namunaviy ishlashimizni baholaydigan oxirgi qadam. 
Bizda avvalgi natijalar mavjud va shuning uchun biz modelning to’g’riligini tekshirish 
uchun tartibsizlik matritsasini tuzishimiz mumkin.
 
# Creating the Confusion Matrix 
from sklearn.metrics import confusion_matrix 
cm = confusion_matrix(y_test, y_pred) 
Tadqiqotning natijasi: 
4-rasm 
Shunday qilib, bizning modelimizning aniqligi quyidagicha hisoblanishi 
mumkin: Aniqlik = 1550 + 175/2000 = 0.8625 
Biz 86,25% aniqlikka erishdik. 

---

132 
Adabiyotlar 
1.
Bethge, Matthias; Ecker, Alexander S.; Gatys, Leon A. (26 August 2015). "A Neural Algorithm of Artistic 
Style". 
2.
Werbos, P.J. (1975). “
Beyond Regression: New Tools for Prediction and Analysis
” 
3.
Schmidhuber, J. (2015). "Deep Learning in Neural Networks: An Overview". Neural Networks. 
4.
Dominik Scherer, Andreas C. Müller, and Sven Behnke: "
Evaluation of Pooling Operations in Convolutional 
Architectures for Object Recognition
," In 20th International Conference Artificial Neural Networks (ICANN). 
5.
"The Machine Learning Dictionary"
. www.cse.unsw.edu.au. Archived from 
the original
 on 26 August 2018.