Tensorflow v1.0.1中机器学习随机森林算法的一个小的改变

在学习Tensorflow中的机器学习Estimator中的随机森林算法时发现,最新的版本(v1.0.1)中对随机深蓝的分类器的位置进行了改变。

之前的版本使用的语句为:

classifier = tf.contrib.learn.TensorForestEstimator(hparams)

在新的版本中必然会提示没有这个模块,查看官方文档说明,是将随机森林的Estimator模块,移到了 contrib/tensor_forest下,参考(http://m.suneasecloud.com:8101/news/show_4473.html),那么在具体使用中如何实现呢,很简单:

hparams = tf.contrib.tensor_forest.python.tensor_forest.ForestHParams(num_trees=3,\
                                                                      max_nodes=100,\
                                                                      num_classes=3,\
                                                                      num_features=4)
classifier = tf.contrib.tensor_forest.client.random_forest.TensorForestEstimator(hparams)

以上hparams时随机森林的参数设置,例如多少棵树,节点数目的上限,特征和类别的数目。

classifier就是应该使用的代码


参考:https://examples.gitly.io/tensorflow/blob/58067591b6266c49a07881d4c7e984d92bec9496/tensorflow/contrib/learn/python/learn/estimators/__init__.py?raw=1

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