חָדָשׁ! השתמש ב-Simple ML for Sheets כדי ליישם למידת מכונה על הנתונים ב-Google Sheets שלך.
קרא עוד
הדרכות של TensorFlow Decision Forests
קל לארגן דפים בעזרת אוספים
אפשר לשמור ולסווג תוכן על סמך ההעדפות שלך.
אלא אם צוין אחרת, התוכן של דף זה הוא ברישיון Creative Commons Attribution 4.0 ודוגמאות הקוד הן ברישיון Apache 2.0. לפרטים, ניתן לעיין במדיניות האתר Google Developers. Java הוא סימן מסחרי רשום של חברת Oracle ו/או של השותפים העצמאיים שלה.
עדכון אחרון: 2024-08-24 (שעון UTC).
[null,null,["עדכון אחרון: 2024-08-24 (שעון UTC)."],[],[],null,["# TensorFlow Decision Forests tutorials\n\n\u003cbr /\u003e\n\nThe following notebooks are available:\n\n- [Beginner Colab](/decision_forests/tutorials/beginner_colab): Learn about the basic about model training, evaluation and exportation.\n- [Ranking Colab](/decision_forests/tutorials/ranking_colab): Learn about ranking with decision forests.\n- [Intermediate Colab](/decision_forests/tutorials/intermediate_colab): How to consume text and combine decision forest with neural networks.\n- [Advanced Colab](/decision_forests/tutorials/advanced_colab): How to inspect and create model structures directly.\n- [Uplifting Colab](/decision_forests/tutorials/uplift_colab): Learn about uplift modeling with decision forests.\n- [Model composition Colab](/decision_forests/tutorials/model_composition_colab): How to compose decision forests and neural networks together.\n- [Proximities and Prototypes with Random Forests](/decision_forests/tutorials/proximities_colab): Measure the distance between tabular examples and use it to understand a model and its predictions.\n- [Automatic hyper-parameter tuning](/decision_forests/tutorials/automatic_tuning_colab): Automatically select the best hyper-parameters for a model.\n- [Making predictions](/decision_forests/tutorials/predict_colab): List of options to make predictions with a model."]]
