From 9a28f1133a3bc5af1f48032f59b8e1a3d6eba5e3 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: aaguirre Date: Wed, 10 Jul 2024 13:51:49 +0200 Subject: [PATCH 1/4] Add sequential neural network model for UCI bank marketing dataset --- bank-marketing/README.md | 5 + bank-marketing/data/train.csv | 4522 +++++++++++++++++++++++++++++++++ bank-marketing/model.h5 | Bin 0 -> 101240 bytes bank-marketing/train.py | 66 + 4 files changed, 4593 insertions(+) create mode 100644 bank-marketing/README.md create mode 100644 bank-marketing/data/train.csv create mode 100644 bank-marketing/model.h5 create mode 100644 bank-marketing/train.py diff --git a/bank-marketing/README.md b/bank-marketing/README.md new file mode 100644 index 0000000..286dc8d --- /dev/null +++ b/bank-marketing/README.md @@ -0,0 +1,5 @@ +# `bank-churn`# `bank-churn` + +This model is a sequential neural network with 3 hidden layers, trained using TensorFlow. The dataset used is the [Bank Marketing Dataset from UCI Machine Learning Repository](https://archive.ics.uci.edu/dataset/222/bank+marketing), licensed under CC BY 4.0. + +This model is a sequential neural network with 3 hidden layers, trained using TensorFlow. The dataset used is the [Bank Marketing Dataset from UCI Machine Learning Repository](https://archive.ics.uci.edu/dataset/222/bank+marketing), licensed under CC BY 4.0. \ No newline at end of file diff --git a/bank-marketing/data/train.csv b/bank-marketing/data/train.csv new file mode 100644 index 0000000..98feed3 --- /dev/null +++ b/bank-marketing/data/train.csv @@ -0,0 +1,4522 @@ +"age";"job";"marital";"education";"default";"balance";"housing";"loan";"contact";"day";"month";"duration";"campaign";"pdays";"previous";"poutcome";"y" +30;"unemployed";"married";"primary";"no";1787;"no";"no";"cellular";19;"oct";79;1;-1;0;"unknown";"no" +33;"services";"married";"secondary";"no";4789;"yes";"yes";"cellular";11;"may";220;1;339;4;"failure";"no" +35;"management";"single";"tertiary";"no";1350;"yes";"no";"cellular";16;"apr";185;1;330;1;"failure";"no" +30;"management";"married";"tertiary";"no";1476;"yes";"yes";"unknown";3;"jun";199;4;-1;0;"unknown";"no" 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zn&T%WkTIhu-rBeM^s9meSjAsTVg9e~6?$4fEL=RHR=7|Wc0+-Xe^x{23kB+K&N)u9%+88&5q!E}calPzwrlwDpLiY~RfgM2qx+&Z`XNxj665%z{m zA)~{LG|r)r%PgZszWFf<7-@$&109{TL8}+hOq~23$m0pM4KDGv&0`2yzkI12>&1un z&4vZfYkzK)B5!e0+w?2 zr{;8TUxZ1_X)87^Z9C4%;y$dOVtGqEMEaasxgP9`pw>}$)rzlqmJ)pfNU?Psu6NL!EQ0OOq7JRgDf+Gp&y|SyM|YPHa#o*h;Dql$;-dHr-FD8>1t|tYS)u zr&B7*m49Wi7U-yQVWW9^pK{pbv~K107n+0<8jIStY!+)<{Y;oEUbIIhG=l~2Ms>LW zpvN+w->3QOkt*S*q9R)T@eNIQ_kO%H;XH2*S)*MhtmlnZ7#yY>at>C5ENrN+i1 z_=YWlj02`lSYEm!z12*PKHa*Es&qYvaU&>?xg#V7T9Q7$79O|}RTUMZWtAy2FyWF;ik zm#0In!;Mo2*#wDu-8zI(3PI*7YYAG> z&k*`j^BCNBWeD&ip3BrM=&Ykt5sk*d6DKU; zfX@}sq3y+#H9{eft+qK7_(m1EuWx{opcCkpHW9dFO$uBkeI8D8e}G(Fx(BS;C=X|v z+au>z6G5i^Np$RG3HtP11oZXcH0YC&2sx(o3fIe9ghkA$g4~?j z2xHU_Ue{$!L%4=;b~YChF78DF4%|cN(Yjl{JM-z`6Wdb2FYk!$I* zoI|W|G&c@k)r*8ITZBEiIj=mPtYCbQXENGPUcie`Z!|ibjZv=I({IJvp)Q94Y2GCt zv8d&7h$vTw!B-;16pvnyh_PVcO7BTX(#I9%7xqIwW{IH|@?wyo>jOBt=pNMI6op6* ziGW!HOJL5XBZw!!4@ErIMUOEf5cSI$(7jFZ*pXE&H2ot|^vT;xt&AEhth`FH7@N!7 z&?CXA_~y@A%=1lRG*b_hzUXcbo-)7Inl>k76|q}zdAm73D!Vy}>YRyyw_RrADsf%$X})8_mly*tv&-s+Qq>3Aplz1Sp(=9XHng{!-1k? zO`wSHIz_y`6yDN$1t#NfdG>4t&*zZu?7aV|Go4zl?F)__OXk_1hiBtpF~aZu|DMHD z-kQ&*&HJT_HBu-tHrFT>J|n#Gy$idTe6!wx5*|Lx%cngy=joq=e8(svTj{@jDYQJm zy^rsMJ6yj*2Cq{wvg1X}+FXjaetLGi4DOu?MbEQkKq}n5r?CbxVaXk-|K5PuFgfFSQD2cy1niCG!z_N{kPJ`~;8~js)6q z*aAt*%fQ0>rjgzyzHok-0GTg07!*;XgMC|yz-PnRkYFXzQs&nH#k)NR-0f=t88B{8 ze8g^pf-et4>jl!OyDHKl(K>aCbU`~+JT?b?!=1p;`#5eCr^F=KDKkd{L+R~BQOM&C zoF-9i#@N2dbLzzNyU$SMsaI&?;}LXXDjPjGeH4eB7UA>J44?-dMvSuumN4rAN_e_z zEcU7;`IWGVzQuLQzR@*29(&cggSP&cz}O}^=+!SZYSL^ycs*PjHY(%*1F4ccnD4u! zL5C{|Si_@A+KX{9x^N$z`9OUO^FekuJzRJ_WB^y;?LG$>7k6I3#OqhlX9Fhi0q@UX z!AA{d52|f7O2~qfPZ$twwu=Dn-uWP@z67@SItoW=J~Gj9u!BB?e1_JfeTH|!`9Sd+ zQP^mHe$`Rc2>v3%NTI736_6rB|8sU7Wsilvi;s`a`~Q!>|6O*SztiKdcE3OETYs(^ z{B!=lZ})Qc_)Qb~e~^ZE^?%py_j`Rvh)yVC!Aa+Trnn-cVYBFLYd`lsUmq3qx3 pq0D>ppX+6RO4*<3f4^Nl@c8{ng8%eo|J(J>|6lZY{Qm?!{tv7;d^i9A literal 0 HcmV?d00001 diff --git a/bank-marketing/train.py b/bank-marketing/train.py new file mode 100644 index 0000000..0ec3cae --- /dev/null +++ b/bank-marketing/train.py @@ -0,0 +1,66 @@ +import pandas as pd +from keras import Input +import tensorflow as tf +from sklearn.compose import ColumnTransformer +from sklearn.model_selection import train_test_split +from sklearn.pipeline import Pipeline +from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder +from tensorflow.keras.models import Sequential +from tensorflow.keras.layers import Dense +from tensorflow.keras.optimizers import Adam + +# Load data +data = pd.read_csv('./data/train.csv', sep=';', header=0) + +X = data.drop('y', axis=1) +y = data['y'] + +print(data.info()) +print(data.head()) + +# Preprocessing +y = (y == 'yes').astype(int) + +numerical_features = ['age', 'balance', 'day', 'duration', 'campaign', 'pdays', 'previous'] +categorical_features = ['job', 'marital', 'education', 'default', 'housing', 'loan', 'contact', 'month', 'poutcome'] + +# Create a pipeline for preprocessing +preprocessor = ColumnTransformer( + transformers=[ + ('num', 'passthrough', numerical_features), + ('cat', OneHotEncoder(drop='first', sparse=False), categorical_features) + ]) + +pipeline = Pipeline([ + ('preprocessor', preprocessor) +]) + +# Split data into train and test sets +X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) + +# Fit the preprocessor and transform the training data +X_train_prep = pipeline.fit_transform(X_train) +X_test_prep = pipeline.transform(X_test) + +# Create a simple neural network +model = Sequential([ + Input(shape=(X_train_prep.shape[1],)), + Dense(64, activation='relu'), + Dense(32, activation='relu'), + Dense(16, activation='relu'), + Dense(1, activation='sigmoid') +]) + +model.compile(optimizer=Adam(learning_rate=0.001), loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy']) + + +history = model.fit(X_train_prep, y_train, epochs=50, batch_size=32, validation_split=0.2, verbose=1) + +# Evaluate model +test_loss, test_accuracy = model.evaluate(X_test_prep, y_test) +print(f"Test accuracy: {test_accuracy:.4f}") + + +# Save model +tf.keras.models.save_model(model, "model.h5") +print("Model saved successfully.") \ No newline at end of file From 5968496d23fe47709c00eb6e797a4f78a00a2b3f Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: aaguirre Date: Wed, 10 Jul 2024 14:21:39 +0200 Subject: [PATCH 2/4] Fix README.md --- bank-marketing/README.md | 2 -- bank-marketing/train.py | 2 -- 2 files changed, 4 deletions(-) diff --git a/bank-marketing/README.md b/bank-marketing/README.md index 286dc8d..460e537 100644 --- a/bank-marketing/README.md +++ b/bank-marketing/README.md @@ -1,5 +1,3 @@ # `bank-churn`# `bank-churn` This model is a sequential neural network with 3 hidden layers, trained using TensorFlow. The dataset used is the [Bank Marketing Dataset from UCI Machine Learning Repository](https://archive.ics.uci.edu/dataset/222/bank+marketing), licensed under CC BY 4.0. - -This model is a sequential neural network with 3 hidden layers, trained using TensorFlow. The dataset used is the [Bank Marketing Dataset from UCI Machine Learning Repository](https://archive.ics.uci.edu/dataset/222/bank+marketing), licensed under CC BY 4.0. \ No newline at end of file diff --git a/bank-marketing/train.py b/bank-marketing/train.py index 0ec3cae..f7ad910 100644 --- a/bank-marketing/train.py +++ b/bank-marketing/train.py @@ -53,14 +53,12 @@ model.compile(optimizer=Adam(learning_rate=0.001), loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy']) - history = model.fit(X_train_prep, y_train, epochs=50, batch_size=32, validation_split=0.2, verbose=1) # Evaluate model test_loss, test_accuracy = model.evaluate(X_test_prep, y_test) print(f"Test accuracy: {test_accuracy:.4f}") - # Save model tf.keras.models.save_model(model, "model.h5") print("Model saved successfully.") \ No newline at end of file From 28975e88ff74887d430bc111ed1da65223a7eaf3 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: aaguirre Date: Wed, 10 Jul 2024 14:24:42 +0200 Subject: [PATCH 3/4] Add tensorflow to requirements.txt --- requirements.txt | 1 + 1 file changed, 1 insertion(+) diff --git a/requirements.txt b/requirements.txt index b3c6fbf..d9d7ddb 100644 --- a/requirements.txt +++ b/requirements.txt @@ -7,3 +7,4 @@ trustyai==0.6.0 bokeh pandas joblib==1.4.0 +tensorflow==2.16.2 \ No newline at end of file From 86e2357fc875b01b702c2a7a53624d4188fb833e Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: aaguirre Date: Wed, 10 Jul 2024 14:25:44 +0200 Subject: [PATCH 4/4] Fix README.md --- bank-marketing/README.md | 3 +-- 1 file changed, 1 insertion(+), 2 deletions(-) diff --git a/bank-marketing/README.md b/bank-marketing/README.md index 460e537..f21ce99 100644 --- a/bank-marketing/README.md +++ b/bank-marketing/README.md @@ -1,3 +1,2 @@ -# `bank-churn`# `bank-churn` - +# `bank-marketing` This model is a sequential neural network with 3 hidden layers, trained using TensorFlow. The dataset used is the [Bank Marketing Dataset from UCI Machine Learning Repository](https://archive.ics.uci.edu/dataset/222/bank+marketing), licensed under CC BY 4.0.