# Install TF-DF
!pip install tensorflow tensorflow_decision_forests

# Load TF-DF
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")

টেনসরফ্লো ডিসিশন ফরেস্টস ( টিএফ-ডিএফ ) হল টেনসরফ্লোতে সিদ্ধান্ত বন মডেল (যেমন, র্যান্ডম ফরেস্ট, গ্রেডিয়েন্ট বুস্টেড ট্রি) প্রশিক্ষণ, চালানো এবং ব্যাখ্যা করার জন্য একটি লাইব্রেরি। TF-DF শ্রেণীবিভাগ, রিগ্রেশন, র‌্যাঙ্কিং এবং উত্থান সমর্থন করে। এটি লিনাক্স এবং ম্যাক এ উপলব্ধ। উইন্ডো ব্যবহারকারীরা WSL+Linux ব্যবহার করতে পারেন।

TF-DF Yggdrasil ডিসিশন ফরেস্ট ( YDF ) দ্বারা চালিত, একটি লাইব্রেরি যা প্রশিক্ষণ এবং সি++, জাভাস্ক্রিপ্ট, সিএলআই এবং গো-তে সিদ্ধান্ত বন ব্যবহার করে। TF-DF মডেলগুলি YDF মডেলগুলির সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ এবং এর বিপরীতে।

কীওয়ার্ড: ডিসিশন ফরেস্ট, টেনসরফ্লো, র্যান্ডম ফরেস্ট, গ্রেডিয়েন্ট বুস্টেড ট্রিস, CART, মডেল ব্যাখ্যা।

ডকুমেন্টেশন এবং সম্পদ

নিম্নলিখিত সংস্থান উপলব্ধ:

সম্প্রদায়

  • টেনসরফ্লো ফোরাম
  • Github-এ টেনসরফ্লো ডিসিশন ফরেস্ট
  • Github উপর Yggdrasil সিদ্ধান্ত বন
  • অবদান

    TensorFlow ডিসিশন ফরেস্ট এবং Yggdrasil ডিসিশন ফরেস্টে অবদান স্বাগত জানাই। আপনি যদি অবদান রাখতে চান তবে বিকাশকারী ম্যানুয়ালটি পর্যালোচনা করতে ভুলবেন না।