Giúp bảo vệ Great Barrier Reef với TensorFlow trên Kaggle Tham Challenge

Rừng quyết định 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 Quyết định Rừng (TF-DF) là một bộ sưu tập của nhà nước-of-the-art thuật toán cho việc đào tạo, phục vụ và giải thích các mô hình Quyết định rừng. Thư viện là một tập hợp các Keras mô hình và hỗ trợ phân loại, hồi quy và xếp hạng.

TF-DF là một wrapper xung quanh Quyết định Yggdrasil Forest C ++ thư viện. Các mô hình được đào tạo với TF-DF tương thích với các mô hình của Rừng Quyết định Yggdrasil và ngược lại.

Thật không may TF-DF là chưa có sẵn cho Mac (# 16) hoặc Windows (# 3) , chúng tôi đang làm việc trên đó.

Từ khóa: Rừng Quyết định, TensorFlow, Rừng ngẫu nhiên, Cây tăng cường độ dốc, CART, giải thích mô hình.

cộng đồng

Các tài nguyên sau có sẵn:

Đóng góp

Những đóng góp cho Rừng Quyết định TensorFlow và Rừng Quyết định Yggdrasil đều được hoan nghênh. Nếu bạn muốn đóng góp, hãy chắc chắn để xem xét thủ công phát triển .