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TF Decision Trees
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TF Decision Trees
由 keras-io 开发
基于TensorFlow的梯度提升树模型，用于结构化数据的二元分类任务。
下载量 45
发布时间 : 3/2/2022
模型简介
该模型使用TensorFlow实现梯度提升树算法，专门用于处理结构化数据的二元分类问题。通过自定义二元目标编码器对分类特征进行编码，并结合决策森林模型进行预测。
模型特点
自定义二元目标编码器
实现自定义的二元目标编码器作为Keras预处理层，根据目标值的共现情况对分类特征进行编码。
高效处理结构化数据
专门针对包含数值和分类变量的结构化数据设计，能有效处理41个特征的数据集。
高准确率
在人口普查收入数据集上达到96.57%的准确率，验证损失仅为0.227394。
模型能力
结构化数据分类
二元分类预测
特征编码转换
使用案例
社会经济分析
收入水平预测
预测个人年收入是否超过5万美元
准确率96.57%
人口统计
人口普查数据分析
分析人口普查数据中的收入分布模式
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