Tensorflow TFlearn - ランダムフォレスト回帰

TFlearn（nee skflow）TensorForestEstimatorを回帰に使用しようとしています。フィットするとダンピングコアです。私のForestHParamsでは、num_classes = 0とregression = Trueを設定しています。それらは回帰の正しい設定ですか？私はTensorflow 0.10.0を使用していますTensorflow TFlearn - ランダムフォレスト回帰

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2016-09-28 RCrowe

num_classes = 1に変更するとコアダンプは停止しますが、今は永遠に実行されます。だから私は、ForestHParams（それが比較的速く動くはずの十分小さな値）にmax_nodes = 50、steps = 10を追加しようとしましたが、それはまだ永遠に実行されます。 TensorForestEstimator自体はstepsパラメータを受け入れません。 – RCrowe

num_classes = 1は正しい設定です。また、fit（）のモニタkwargにrandom_forest.TensorForestLossMonitor（バージョンによってはLossMonitorとも呼ばれる）を渡してみてください。ツリーが最大サイズまで成長すると、トレーニングが終了します。または、fit（）には使用できるmax_steps kwargsがあります（ForestHParamsには入っていません。関数に渡すだけです）。

出典

2016-10-01 00:35:41

本当に助けてくれてありがとう。私は妥当な時間内にエラーなしで訓練しています。一つの注意点は、回帰のevaluate（）は正当な精度キーではなく、r2キーを返すということです。 – RCrowe

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