新しい!スプレッドシート用のシンプルな ML を使用して、Google スプレッドシートのデータに機械学習を適用します
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内部的には、TD-DFはYggdrasil Decision Forests (YDF)に依存しています。変更によっては、YDFのユーザーマニュアルと開発者マニュアルを読むと役立つ場合があります。
ライブラリの依存関係構造は、次のレイヤーで構成されています。
- ケラス
- TensorFlow
- Pythonユーティリティ
- ユグドラシル
必要に応じて、新しいロジックを実装する必要があります。複数のレイヤーが関連している可能性がある場合は、最も一般的なレイヤーを優先する必要があります。
TF-DFとYDFのディレクトリ構造は良いスタートです。
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最終更新日 2025-01-17 UTC。
[null,null,["最終更新日 2025-01-17 UTC。"],[],[],null,["# Developer Manual\n\n\u003cbr /\u003e\n\nInternally, TD-DF relies on\n[Yggdrasil Decision Forests](https://github.com/google/yggdrasil-decision-forests)\n(YDF). Depending on the change, reading YDF's user and developer manual might be\nbeneficial.\n\nThe library's dependency structure is organized in layers:\n\n1. Keras\n2. TensorFlow\n3. Python utility\n4. Yggdrasil\n\nNew logic should be implemented where relevant. When several layers are\npossibly relevant, the most generic layer should be favored.\n\nThe directory structure of [TF-DF](/decision_forests/directory_structure) and\n[YDF](https://github.com/google/yggdrasil-decision-forests/blob/main/documentation/directory_structure.md)\nis a good start."]]