TensorFlow Decision Forests
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 ) è una raccolta di algoritmi all'avanguardia per l'addestramento, il servizio e l'interpretazione dei modelli Decision Forest . La libreria è una raccolta di modelli Keras e supporta la classificazione, la regressione e la classificazione.
TF-DF è un wrapper per le librerie C++ Yggdrasil Decision Forest . I modelli addestrati con TF-DF sono compatibili con i modelli di Yggdrasil Decision Forests e viceversa.
Sfortunatamente TF-DF non è ancora disponibile per Mac (#16) o Windows (#3) , ci stiamo lavorando.
Parole chiave: Decision Forests, TensorFlow, Random Forest, Gradient Boosted Trees, CART, interpretazione del modello.
Documentazione e risorse
Sono disponibili le seguenti risorse:
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