Hola,
Vería esto como un problema de clasificación, para resolver esto con una red neuronal tendría 5 neuronas de salida, 1 para cada clasificación. Es lo mismo que se aconseja en las redes neuronales y el aprendizaje profundo para la detección de números escritos a mano, donde tienes 10 clases.
Mirando los datos tiene las siguientes características:
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a qué género pertenece la película también (19 géneros en total, 0 para falso, 1 para verdadero, por lo que tiene 19 neuronas de entrada hasta ahora).
Tienes la fecha de lanzamiento de la película como una cadena, lo que no es tan bueno, pero hay muchas maneras de lidiar con eso. Puede transformarlos en Unixtime, establecer el Unixtime más bajo como 0 y el Unixtime más alto como 1, por lo que también tiene una función normalizada. Entonces, 20 neuronas de entrada hasta ahora.
Ahora, sobre las personas que votan, usted sabe lo siguiente: Edad (que puede normalizar nuevamente dividiendo contra la más alta), conoce el género (que puede cambiar a 0 y 1), su ocupación (21 valores diferentes, usted puede hacer 21 neuronas de entrada con 0 o 1, 1 cuando tienen el trabajo o no) o puede normalizar eso entre 0 y 1 nuevamente y usar 1 neurona de entrada, su llamada, pruebe ambas.
Y conoce su código postal, que puede normalizar dividiéndolo por el código postal más alto.
Entonces, en total, tendría 19 + 1 + 2 + 21 + 1 = 44 neuronas de entrada (21 valores para la ocupación, etc.)
Al menos eso es lo que intentaría primero.
Espero poder ayudarte un poco.
Saludos
