Tensorflow v1.0.1中机器学习随机森林算法的一个小的改变

最新推荐文章于 2022-09-01 20:35:38 发布

哈代的随想

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分类专栏：机器学习与人工智能文章标签： Tensorflow RandomForest 机器学习文档算法

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本文介绍TensorFlow最新版本中随机森林算法的变化。由于模块位置变动，需调整代码引用路径。文章提供新版本中使用随机森林分类器的具体示例。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

在学习Tensorflow中的机器学习Estimator中的随机森林算法时发现，最新的版本（v1.0.1）中对随机深蓝的分类器的位置进行了改变。

之前的版本使用的语句为：

classifier = tf.contrib.learn.TensorForestEstimator(hparams)

在新的版本中必然会提示没有这个模块，查看官方文档说明，是将随机森林的Estimator模块，移到了contrib/tensor_forest下，参考（http://m.suneasecloud.com:8101/news/show_4473.html）,那么在具体使用中如何实现呢，很简单：

hparams = tf.contrib.tensor_forest.python.tensor_forest.ForestHParams(num_trees=3,\
                                                                      max_nodes=100,\
                                                                      num_classes=3,\
                                                                      num_features=4)
classifier = tf.contrib.tensor_forest.client.random_forest.TensorForestEstimator(hparams)

以上hparams时随机森林的参数设置，例如多少棵树，节点数目的上限，特征和类别的数目。

classifier就是应该使用的代码

参考：https://examples.gitly.io/tensorflow/blob/58067591b6266c49a07881d4c7e984d92bec9496/tensorflow/contrib/learn/python/learn/estimators/__init__.py?raw=1