TensorFlow সিদ্ধান্ত বন

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 ফরেস্ট ( টিএফ-ডিএফ ) হল ডিসিশন ফরেস্ট মডেলের প্রশিক্ষণ, পরিবেশন এবং ব্যাখ্যার জন্য অত্যাধুনিক অ্যালগরিদমের একটি সংগ্রহ। গ্রন্থাগারটি কেরাস মডেলের একটি সংগ্রহ এবং শ্রেণীবিভাগ, রিগ্রেশন এবং র‌্যাঙ্কিং সমর্থন করে।

TF-DF হল Yggdrasil Decision Forest C++ লাইব্রেরির চারপাশে একটি মোড়ক। TF-DF এর সাথে প্রশিক্ষিত মডেলগুলি Yggdrasil ডিসিশন ফরেস্টের মডেলের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ এবং এর বিপরীতে।

দুর্ভাগ্যবশত TF-DF এখনও Mac (#16) বা Windows (#3) এর জন্য উপলব্ধ নয়, আমরা এটি নিয়ে কাজ করছি।

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

ডকুমেন্টেশন এবং সম্পদ

নিম্নলিখিত সংস্থান উপলব্ধ:

সম্প্রদায়

  • আলোচনা.tensorflow.org-এ আলোচনা করুন
  • সমস্যা অনুসরণকারী
  • Github-এ টেনসরফ্লো ডিসিশন ফরেস্ট
  • Github উপর Yggdrasil সিদ্ধান্ত বন
  • আরো উদাহরণ
  • অবদান

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