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演習

Estimators で学習の準備をする

この演習では、第2章で扱った King County の住宅売買データセットに戻ります。再び住宅価格を予測する Machine Learning モデルを作成・学習しますが、今回は estimator API を使います。

すべてを一度に行うのではなく、手順をいくつかのパートに分けて進めます。まずは特徴量カラムの定義とデータの読み込みから始めます。次の演習では、用意された estimator を定義して学習させます。feature_column は tensorflow からインポート済みです。さらに、numpy は np としてインポートされており、Kings County の住宅データセットは pandas の DataFrame、housing として利用できます。

指示

100 XP
  • bedrooms の特徴量カラムを完成させ、bathrooms 用の数値特徴量カラムをもう1つ追加してください。キーには bedrooms と bathrooms を使います。
  • 特徴量カラムのリスト feature_list を、定義した順序で作成してください。
  • labels を housing の price 列に設定してください。
  • features 辞書の bedrooms の項目を完成させ、bathrooms の項目も追加してください。