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Python clx.analytics.dga_detector.DGADetector.train_model用法及代码示例


用法:

train_model(train_data, labels, batch_size=1000, epochs=5, train_size=0.7, truncate=100)

此函数用于使用给定的训练数据集训练 RNNClassifier 模型。它返回总损失以确定模型预测的准确性。

参数：

  • train_data：(cudf.Series) - 训练数据
  • labels：(cudf.Series) - 标签数据
  • batch_size：(int) - 批量大小
  • epochs：(int) - 训练的 epoch 数
  • train_size：(int) - 用于拆分训练和测试数据的训练大小
  • truncate：(int) - 将字符串截断为 n 个字符。

例子：

>>> from clx.analytics.dga_detector import DGADetector
>>> dd = DGADetector()
>>> dd.init_model()
>>> dd.train_model(train_data, labels)
1.5728906989097595

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注：本文由纯净天空筛选整理自rapids.ai大神的英文原创作品 clx.analytics.dga_detector.DGADetector.train_model。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。