1. Learn
    2. /
  2. Cursuri
    3. /
  3. Introducere în TensorFlow în Python
Connected

exercițiu

Pregătirea antrenării cu Estimatori

În acest exercițiu, revenim la setul de date cu tranzacții imobiliare din comitatul King, folosit în capitolul 2. Vom dezvolta și antrena din nou un model de învățare automată pentru a prezice prețurile caselor; de această dată, însă, vom folosi API-ul estimator.

În loc să facem totul dintr-un singur pas, vom împărți procesul în mai multe etape. Vom începe prin definirea coloanelor de caracteristici și încărcarea datelor. În exercițiul următor, vom defini și antrena un estimator predefinit. Reține că feature_column a fost importat pentru tine din tensorflow. De asemenea, numpy a fost importat ca np, iar setul de date imobiliare din comitatul King este disponibil ca DataFrame pandas: housing.

Instrucțiuni

100 XP
  • Completează coloana de caracteristici pentru bedrooms și adaugă o altă coloană de caracteristici numerice pentru bathrooms. Folosește bedrooms și bathrooms ca și chei.
  • Creează o listă a coloanelor de caracteristici, feature_list, în ordinea în care au fost definite.
  • Setează labels să fie egal cu coloana price din housing.
  • Completează intrarea bedrooms din dicționarul features și adaugă o altă intrare pentru bathrooms.