tensorflow-decision-forests
Les forêts de décision TensorFlow(Le TF-DFIl s’agit d’une bibliothèque à former, à courir et à interprèteLa décision de la forêt modèles (par exemple, Forêts Random, Gradient Boosted Trees) dans TensorFlow. Il soutient la classification, la regression et le classement.
Le TF-DFest puissante par La forêt de décision Yggdrasil (YDF, une bibliothèque pour former et utiliser les forêts de décision en C++, JavaScript, CLI, Les modèles TF-DF sont compatible avec les modèles YDF, et vice versa.
Tensorflow Decision Forests est disponible sur Linux et Mac. La bibliothèque est utilisée par WSL + Linux.
Exemple d’utilisation
Un minimum de fin à fin semble le suivant :
import tensorflow_decision_forests as tfdf
import pandas as pd
# Load the 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 the model
model = tfdf.keras.RandomForestModel()
model.fit(train_ds)
# Look at the model.
model.summary()
# Evaluate the model.
model.evaluate(test_ds)
# Export to a TensorFlow SavedModel.
# Note: the model is compatible with Yggdrasil Decision Forests.
model.save("project/model")
Présentation Google IO
Documentation et ressources
Les ressources suivantes sont disponibles :
- TF-DF sur TensorFlow.org• API Références, guides et tutoriels)
- Les tutoriels(sur le Tensorflow.org
- La documentation YDF(Il s’applique également à TF-DF)
- Le tracker
- Problèmes connus
- Changeau
- Le forum TensorFlow(sur le Étiquette : Tensorflow.org
- Plus d’exemples
Installation
Pour installer TensorFlow Decision Forests, exécuter:
pip3 install tensorflow_decision_forests --upgrade
Voir leInstallationpage pour plus de détails, Résolution des problèmes et solutions d’installation alternatives.
Contribution
Les contributions aux forêts de décision TensorFlow et aux forêts de décision Yggdrasil Bienvenue.Si vous voulez contribuer, assurez-vous de vérifier le Le manuel de développeuret Les lignes directrices.
Crédits
TensorFlow Decision Forests a été développé par :
- Mathieu Guillame-Bert (gbm sur google DOT com)
- Jan Pfeifer (janpf AT google DOT com)
- Sebastian Bruch (Sebastian dans le bruch DOT io)
- Arvind Srinivasan (Arvind sur google DOT com)