- / data
- / train
进行训练的数据- enterprise.csv
- invest.csv
- judgement.csv
- partner.csv
- patent.csv
- / question
需要预测的数据- enterprise.csv
- invest.csv
- judgement.csv
- partner.csv
- patent.csv
- / train
- all.csv
训练数据处理结果 - all_question.csv
需要预测数据处理结果 - answer.csv
预测结果 - bpnn.py
BPNN训练并预测 - process.py
数据处理 - id_mapping.binary
数据处理中间结果 - README.md
- 先运行
process.py文件,可以得到all.csvall_question.csvid_mapping.binary - 后运行
bpnn.py文件,可以得到answer.csv
- Enterprise:
31 PARAMS- Tag
4 params - Registered time
1 param - Industry code
20 params - Product
1 param - Address
3 params - 企业员工
2 params
- Tag
- Partner:
3 PARAMS- 个人股东的数量
1 - 普通企业股东数量
1 - 投资机构股东数量
1
- 个人股东的数量
- Patent:
3 PARAMS- 历史的3类专利的数量
3
- 历史的3类专利的数量
- Invest:
4 PARAMS- 历史的4类投资的数量
4
- 历史的4类投资的数量
- Judgement:
6 PARAMS- 历史的6类判决的数量
6
- 历史的6类判决的数量
Data Ultimate 战队各位指导老师