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TF Decision Trees
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TF Decision Trees

Developed by keras-io
基於TensorFlow的梯度提升樹模型，用於結構化數據的二元分類任務。
分子模型Open Source License:Apache-2.0#梯度提升樹#結構化數據分類#高準確率(96.57%)
Downloads 45
Release Time : 3/2/2022

Model Overview

該模型使用TensorFlow實現梯度提升樹算法，專門用於處理結構化數據的二元分類問題。通過自定義二元目標編碼器對分類特徵進行編碼，並結合決策森林模型進行預測。

Model Features

自定義二元目標編碼器
實現自定義的二元目標編碼器作為Keras預處理層，根據目標值的共現情況對分類特徵進行編碼。
高效處理結構化數據
專門針對包含數值和分類變量的結構化數據設計，能有效處理41個特徵的數據集。
高準確率
在人口普查收入數據集上達到96.57%的準確率，驗證損失僅為0.227394。

Model Capabilities

結構化數據分類
二元分類預測
特徵編碼轉換

Use Cases

社會經濟分析
收入水平預測
預測個人年收入是否超過5萬美元
準確率96.57%
人口統計
人口普查數據分析
分析人口普查數據中的收入分佈模式
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