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法律研究TensorFlow 如何用作性別列，例如有助於預測的特徵列？
“性別”列也將用於預測，因此瞭解有關它的更多資訊非常重要。這可以透過將“年齡”列視覺化為水平條形圖來實現。
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，它有助於構建順序模型，該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 基於 Jupyter Notebook 構建。
估計器是 TensorFlow 對完整模型的高階表示。它設計用於輕鬆擴充套件和非同步訓練。我們將使用 tf.estimator API 訓練邏輯迴歸模型。該模型用作其他演算法的基線。我們使用泰坦尼克號資料集，目標是根據性別、年齡、等級等特徵預測乘客的生存情況。
示例
print("More data about gender")
dftrain.sex.value_counts().plot(kind='barh')
plt.show()程式碼來源 −https://www.tensorflow.org/tutorials/estimator/boosted_trees
輸出
解釋
- 性別列將有助於進一步的預測過程。
- 因此它在控制檯上視覺化。
更新於： 2021年2月25日
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