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法学如何使用 TensorFlow 和 Estimator 通过提升树显示数据的样本？
可以使用 TensorFlow 中的提升树，通过 'head' 方法、'describe' 方法和 'shape' 方法来显示泰坦尼克号数据集的样本。'head' 方法显示数据集的前几行，'describe' 方法显示有关数据集的信息，例如列名、类型、均值、方差、标准差等等。'shape' 方法显示数据的维度。
阅读更多： 什么是 TensorFlow 以及 Keras 如何与 TensorFlow 协同创建神经网络？
我们将使用 Keras Sequential API，它有助于构建一个顺序模型，用于处理简单的层堆栈，其中每一层只有一个输入张量和一个输出张量。
包含至少一层卷积层的神经网络称为卷积神经网络。我们可以使用卷积神经网络来构建学习模型。
我们正在使用 Google Colaboratory 来运行以下代码。Google Colab 或 Colaboratory 帮助在浏览器上运行 Python 代码，无需任何配置，并可免费访问 GPU（图形处理单元）。Colaboratory 建立在 Jupyter Notebook 之上。
我们将了解如何使用决策树和 tf.estimator API 训练梯度提升模型。
Estimator 是 TensorFlow 中对完整模型的高级表示。它旨在实现轻松扩展和异步训练。Estimator 使用特征列来描述模型如何解释原始输入特征。Estimator 期望一个数值输入向量，而特征列将有助于描述模型应该如何转换数据集中每个特征。
提升树模型被认为是回归和分类中最流行和有效的机器学习方法。这是一种集成技术，它结合了来自许多（10 个、100 个或 1000 个）树模型的预测。
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])代码来源 −https://tensorflowcn.cn/tutorials/estimator/boosted_trees
输出
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
解释
- 数据集包含训练集和评估集。
- dftrain 和 y_train 是训练集。
- 模型使用它来学习特征和模式。
- 使用评估集 dfeval 和 y_eval 测试模型。
- 获得并显示某些数据的汇总统计信息。
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