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法學如何使用 TensorFlow 和 Estimator 透過提升樹顯示資料的樣本？
可以使用 TensorFlow 中的提升樹，透過 'head' 方法、'describe' 方法和 'shape' 方法來顯示泰坦尼克號資料集的樣本。'head' 方法顯示資料集的前幾行，'describe' 方法顯示有關資料集的資訊，例如列名、型別、均值、方差、標準差等等。'shape' 方法顯示資料的維度。
閱讀更多： 什麼是 TensorFlow 以及 Keras 如何與 TensorFlow 協同建立神經網路？
我們將使用 Keras Sequential API，它有助於構建一個順序模型，用於處理簡單的層堆疊，其中每一層只有一個輸入張量和一個輸出張量。
包含至少一層卷積層的神經網路稱為卷積神經網路。我們可以使用卷積神經網路來構建學習模型。
我們正在使用 Google Colaboratory 來執行以下程式碼。Google Colab 或 Colaboratory 幫助在瀏覽器上執行 Python 程式碼，無需任何配置，並可免費訪問 GPU（圖形處理單元）。Colaboratory 建立在 Jupyter Notebook 之上。
我們將瞭解如何使用決策樹和 tf.estimator API 訓練梯度提升模型。
Estimator 是 TensorFlow 中對完整模型的高階表示。它旨在實現輕鬆擴充套件和非同步訓練。Estimator 使用特徵列來描述模型如何解釋原始輸入特徵。Estimator 期望一個數值輸入向量，而特徵列將有助於描述模型應該如何轉換資料集中每個特徵。
提升樹模型被認為是迴歸和分類中最流行和有效的機器學習方法。這是一種整合技術，它結合了來自許多（10 個、100 個或 1000 個）樹模型的預測。
示例
print("Some sample of the data")
print(dftrain.head())
print("Metadata about the dataset")
print(dftrain.describe())
print("Dimensions of the data")
print(dftrain.shape[0], dfeval.shape[0])程式碼來源 −https://www.tensorflow.org/tutorials/estimator/boosted_trees
輸出
Some sample of the data sex age n_siblings_spouses parch ... class deck embark_town alone 0 male 22.0 1 0 ... Third unknown Southampton n 1 female 38.0 1 0 ... First C Cherbourg n 2 female 26.0 0 0 ... Third unknown Southampton y 3 female 35.0 1 0 ... First C Southampton n 4 male 28.0 0 0 ... Third unknown Queenstown y [5 rows x 9 columns] Metadata about the dataset age n_siblings_spouses parch fare count 627.000000 627.000000 627.000000 627.000000 mean 29.631308 0.545455 0.379585 34.385399 std 12.511818 1.151090 0.792999 54.597730 min 0.750000 0.000000 0.000000 0.000000 25% 23.000000 0.000000 0.000000 7.895800 50% 28.000000 0.000000 0.000000 15.045800 75% 35.000000 1.000000 0.000000 31.387500 max 80.000000 8.000000 5.000000 512.329200 Dimensions of the data 627 264
解釋
- 資料集包含訓練集和評估集。
- dftrain 和 y_train 是訓練集。
- 模型使用它來學習特徵和模式。
- 使用評估集 dfeval 和 y_eval 測試模型。
- 獲得並顯示某些資料的彙總統計資訊。
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