غابات قرار TensorFlow
import tensorflow_decision_forests as tfdf import pandas as pd # Load a dataset in a Pandas dataframe. train_df = pd.read_csv("project/train.csv") test_df = pd.read_csv("project/test.csv") # Convert the dataset into a TensorFlow dataset. train_ds = tfdf.keras.pd_dataframe_to_tf_dataset(train_df, label="my_label") test_ds = tfdf.keras.pd_dataframe_to_tf_dataset(test_df, label="my_label") # Train a Random Forest model. model = tfdf.keras.RandomForestModel() model.fit(train_ds) # Summary of the model structure. model.summary() # Evaluate the model. model.evaluate(test_ds) # Export the model to a SavedModel. model.save("project/model")
TensorFlow Decision Forests ( TF-DF ) عبارة عن مجموعة من الخوارزميات الحديثة للتدريب وتقديم وتفسير نماذج غابة القرار . المكتبة عبارة عن مجموعة من نماذج Keras وتدعم التصنيف والانحدار والترتيب.
TF-DF عبارة عن غلاف حول مكتبات Yggdrasil Decision Forest C ++. النماذج المدربة على TF-DF متوافقة مع نماذج Yggdrasil Decision Forests ، والعكس صحيح.
للأسف ، لم يتوفر TF-DF لنظام التشغيل Mac (# 16) أو Windows (# 3) ، نحن نعمل على ذلك.
الكلمات المفتاحية: غابات القرار ، TensorFlow ، Random Forest ، Gradient Boosted Trees ، CART ، تفسير النموذج.
التوثيق والموارد
الموارد التالية متوفرة:
تواصل اجتماعي
المساهمة
نرحب بالمساهمات في غابات القرار TensorFlow وغابات القرار Yggdrasil. إذا كنت تريد المساهمة ، فتأكد من مراجعة دليل المطور .