MODEL: FEEDFORWARD_k2
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+ Model Architecture
+Model: "FEEDFORWARD_k2" +┏━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━┓ +┃ Layer (type) ┃ Output Shape ┃ Param # ┃ +┡━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━┩ +│ dense (Dense) │ (None, 256) │ 113,152 │ +├──────────────────────────────────────┼─────────────────────────────┼─────────────────┤ +│ dropout (Dropout) │ (None, 256) │ 0 │ +├──────────────────────────────────────┼─────────────────────────────┼─────────────────┤ +│ dense_1 (Dense) │ (None, 128) │ 32,896 │ +├──────────────────────────────────────┼─────────────────────────────┼─────────────────┤ +│ dropout_1 (Dropout) │ (None, 128) │ 0 │ +├──────────────────────────────────────┼─────────────────────────────┼─────────────────┤ +│ dense_2 (Dense) │ (None, 64) │ 8,256 │ +├──────────────────────────────────────┼─────────────────────────────┼─────────────────┤ +│ dropout_2 (Dropout) │ (None, 64) │ 0 │ +├──────────────────────────────────────┼─────────────────────────────┼─────────────────┤ +│ dense_3 (Dense) │ (None, 32) │ 2,080 │ +├──────────────────────────────────────┼─────────────────────────────┼─────────────────┤ +│ dropout_3 (Dropout) │ (None, 32) │ 0 │ +├──────────────────────────────────────┼─────────────────────────────┼─────────────────┤ +│ dense_4 (Dense) │ (None, 1) │ 33 │ +└──────────────────────────────────────┴─────────────────────────────┴─────────────────┘ + Total params: 469,253 (1.79 MB) + Trainable params: 156,417 (611.00 KB) + Non-trainable params: 0 (0.00 B) + Optimizer params: 312,836 (1.19 MB) ++
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+ Learning Curve
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+ Class Distribution
+Count Percentage +class +1 4461 50.16 +0 4433 49.84+
Additional Metrics
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- Total Samples: 8894 +
- Imbalance Ratio: 1.01 +
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+ Classification Report
+precision recall f1-score support + + Class 0 0.9782 0.9617 0.9699 887 + Class 1 0.9625 0.9787 0.9705 892 + + accuracy 0.9702 1779 + macro avg 0.9704 0.9702 0.9702 1779 +weighted avg 0.9703 0.9702 0.9702 1779 ++
Metrics
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- True Positives (TP): 873 +
- True Negatives (TN): 853 +
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- False Positives (FP): 34 +
- False Negatives (FN): 19 +
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+ Confusion Matrix
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