ٹینسورفل میں ایک فیصلہ کن کلاسفیر بنانا شروع میں چیلنج ہو سکتا ہے لیکن قدم قدم اٹھانے کے ساتھ ساتھ یہ آپ کو عملے سے گزرتا ہے، یہ ہدایت کار آپ کو اپنے ڈیٹا کو تیار کرے گا، اپنے ماڈل کی تربیت اور تزئین و آرائش کے لیے تیار کر کے۔

فیصلہ‌کُن درخت اور ٹینس‌فرفو کو سمجھ لیں

ایک فیصلہ کنندہ مشین سیکھنے والے الجبراً ایک آلہ ہے جو کلاس بندی اور انوریشن کے کام کے لیے استعمال ہوتا ہے یہ معلومات کو خصوصیات پر مبنی شاخوں میں تقسیم کرتا ہے، ہر ایک کو فیصلہ کرنے کے لیے

پہلا مرحلہ : انکار کرنے والی لائبریریوں کو نصب کریں

بیگن نے ٹینسورفلاور ٹینسورفلو فیصل جنگلات کو ڈیزائن کیا-

کووڈ:

'''bash Papp tep tector forests‘."

ہدایت : بوجھ اُٹھائیں اور اپنی معلومات تیار کریں

اعداد و شمار استعمال کریں جیسے Iris یا اپنا ڈیٹا۔ انفنٹری ڈیٹا صاف ہے، جس میں خصوصیات اور لیبل صحیح طور پر فارمیٹ کیے گئے ہیں۔

[Ex سمپل:

`'Python درآمدی پانڈے بطور pdates as pklept. اخذ شدہ بتاریخ 09. اخذ شدہ بتاریخ 09. تحقق من التاريخ في: archive-date= (معاونت) Decsture objecties and tastasettlement. اخذ شدہ بتاریخ 06 اکتوبر 2012. تحقق من التاريخ في:

ہدایت نمبر ۳ : کنور ڈاٹ کو طنزفو لوئر تک

TensorFlow فیصل جنگلات کو مخصوص انداز میں ڈیٹا درکار ہوتا ہے. TensorFlow dataset ExI استعمال کر کے ڈیٹا کو تبدیل کر نے کے لیے.

[Ex سمپل:

`‘‘ Python Experord as tf # Convert to TonsorFlow Dataset ٹرین ds = Tf.data.dateset. from tensor slices(XTTrain), Yif.data.htan) امتحان = Tf.dateta. اخذ شدہ بتاریخ 09. تحقق من التاريخ في:

ہدایت : فیصلہ‌کُن درخت کے نمونے کو تعمیر کریں اور اِسے اچھی طرح سے پڑھیں ۔

اپنے فیصلے کردہ درخت ماڈل بنانے اور تربیت دینے کے لیے طنزوفلو فیصل جنگلات استعمال کریں۔

[Ex سمپل:

`'Python Exective tection found Forts بطور Tfdf #speriz sound ماڈل = Tfdf.keras. Montal(Tast=tfdf.keras.ask.ClassSIFCTION) #Common model ماڈل.compi(Mecritors=(معاونت) ماڈل Acccuray)."

ہدایت : اپنے پڑوسی سے پوچھیں

ٹیسٹ ڈاٹ کام کا استعمال کرتے ہوئے آپ کے ماڈل کی کارکردگی کو ظاہر کرتا ہے۔

[Ex سمپل:

`'Python تجزیے = ماڈل.eleate(test ds) پرنٹ(f'Acury: [1].2ffousation]'''''''''''''''''''''''''''''

کُنَّا

ٹینسورفلو میں ایک فیصلہ کن درخت کلاسیف بنانے میں ڈیٹا کی تیاری، ماڈل تخلیق، تربیت اور تجزیے شامل ہیں۔ان اقدامات کے ساتھ ساتھ مختلف کلاس کے کام کرنے کے لیے مختلف اعداد و شمار کے تحت مختلف استعمالات اور پیرامیٹرز کے ساتھ ساتھ اپنے ماڈل کی کارکردگی کو بہتر بنانے کے لیے آپ فیصلوں کے درخت بھی عمل میں لا سکتے ہیں۔