คํา แนะ นํา ขั้น ตอน ต่อ ไป เพื่อ สร้าง ต้น ไม้ ที่ มี การ ตัดสิน ใจ ว่า จะ จัด การ กับ ผล ผลิต ใน ระยะ ทาง

การสร้างกลุ่มต้นไม้ใน Tensorflow ในตอนแรก ดูจะเป็นการท้าทาย แต่ด้วยการสร้างขั้นตอนโดยขั้นตอน ก็จะสามารถจัดการได้ มัคคุเทศก์นี้จะพาคุณผ่านกระบวนการนี้ จากการเตรียมข้อมูลของคุณเพื่อฝึกฝนและประเมินรุ่นของคุณ

การ เข้าใจ ต้น ไม้ ที่ ตัดสิน ใจ และ ต้น สน ที่ มี ผล ผลิต

ต้น ไม้ ที่ ถูก ควบคุม ดู แล เป็น อัลกอริทึม ใน การ เรียน รู้ ของ เครื่องจักร ซึ่ง ใช้ สําหรับ การ แบ่ง ประเภท และ การ ทํา งาน ที่ ผิด ปกติ.

ขั้นที่ 1: ติดตั้งไลบรารีที่ต้องใช้

เริ่มจากการติดตั้ง Tenserflow และ Tensorflow Economy for for forform:

[FLT: 0] Code:

''Bash Ppip ติดตั้ง slaorp frip serorf defrision forests e'

ขั้น ที่ 2: บรรจุ และ เตรียม ข้อมูล ของ คุณ

ใช้ชุดข้อมูล เช่น ไอริส หรือข้อมูลของตัวคุณเอง ข้อมูลที่ประกันนั้นสะอาด โดยมีคุณสมบัติและป้ายกํากับอย่างเหมาะสม

[FLT: 0]. เอ็กซ์เซมเปิล :[

''' paint' นําเข้าแพนด้าจาก pd จาก skchread. โหมด secontrol test split # เรียกข้อมูล # transl= pd. directed sv ('tatatet. cset. ) # กําหนดคุณสมบัติและป้ายชื่อ X= ข้อมูล('s). defid=) # ข้อมูล [' transfer, yrest rest center c. trans s sore. transl=( pp. transl=2. enterm=2. สุ่ม=2. – pptig= 2. value= 2. translut

ขั้นที่ 3: แปลงข้อมูลเป็นรูปแบบ Tenserflow

ป่า เทนเซอร์ฟลอว์ ต้องการ ข้อมูล ใน รูป แบบ ที่ เฉพาะ เจาะจง.

[FLT: 0]. เอ็กซ์เซมเปิล :[

'''python inplorf froject เป็น tf # แปลงเป็นข้อมูล Tensorflow street ds= tf. datata. deta. from tensor sklice (digit trest) translate=. datatatatatatatat. from ss (c. defest), seen s (stest)' [stest] ''

ขั้น ที่ 4: สร้าง และ ฝึก เลียน แบบ ต้น ไม้ ที่ มี การ ตัดสิน ใจ

ใช้ป่าแห่งทุนนิยมในการตัดสินใจ สร้างและฝึกโมเดลการตัดสินใจของคุณ

[FLT: 0]. เอ็กซ์เซมเปิล :[

'''python inprefer defrision description desports เป็น tff # โมเดลเริ่มต้น= tff.keras. trease (tpass=tff.kgas. sk. sk. sk. sk. exportation # แบบจําลองแบบ Completion.commit=[c. access=[c. access] # รุ่นแบบฝึก (inc. translation). prc. prc. prc. prcword [c. trued s]

ขั้น ที่ 5: จง ทํา ตาม แบบ อย่าง

ทําหน้าที่ของนายแบบ โดยใช้ชุดข้อมูลการทดสอบ

[FLT: 0]. เอ็กซ์เซมเปิล :[

'' การประเมิน '' = รุ่น. value ds' พิมพ์ (f'accury: (septeflution[1]:2f') ''

รูปแบบการวน

การสร้างกลุ่มต้นไม้ในเครือของเทนเซอร์ฟลาย (Tensorflow) เกี่ยวข้องกับการเตรียมการข้อมูล การจําลอง การสร้าง การอบรม และการประเมินผล