1. Học hỏi
    2. /
  2. Khoa Học
    3. /
  3. Nhập môn TensorFlow bằng Python
Connected

Bài tập

Chuẩn bị huấn luyện với Estimators

Trong bài tập này, chúng ta sẽ quay lại bộ dữ liệu giao dịch nhà ở King County từ chương 2. Bạn sẽ tiếp tục xây dựng và huấn luyện một mô hình Machine Learning để dự đoán giá nhà; nhưng lần này, chúng ta sẽ dùng API estimator.

Thay vì làm mọi thứ trong một bước, chúng ta sẽ chia quy trình thành nhiều phần. Trước tiên, bạn sẽ định nghĩa các cột đặc trưng (feature columns) và nạp dữ liệu. Ở bài tiếp theo, bạn sẽ định nghĩa và huấn luyện một estimator dựng sẵn. Lưu ý feature_column đã được nhập sẵn từ tensorflow. Ngoài ra, numpy đã được nhập là np, và bộ dữ liệu nhà ở King County có sẵn dưới dạng DataFrame của pandas: housing.

Hướng dẫn

100 XP
  • Hoàn thiện cột thuộc tính cho bedrooms và thêm một cột thuộc tính dạng số cho bathrooms. Dùng bedrooms và bathrooms làm khóa.
  • Tạo danh sách các cột thuộc tính, feature_list, theo đúng thứ tự đã định nghĩa.
  • Gán labels bằng với cột price trong housing.
  • Hoàn thiện mục bedrooms trong từ điển features và thêm một mục khác cho bathrooms.