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Python clx.analytics.asset_classification.AssetClassification.train_model用法及代碼示例


用法:

train_model(train_gdf, cat_cols, cont_cols, label_col, batch_size, epochs, lr=0.01, wd=0.0)

此函數用於使用給定的訓練數據集訓練 fastai 表格模型。

參數：

  • train_gdf：(cudf.DataFrame) - 具有分類和/或連續特征列的訓練數據集
  • cat_cols：- train_gdf 中的分類列名數組
  • cont_col：- train_gdf 中的連續列名數組
  • label_col：(str) - train_gdf 中標簽列的列名
  • batch_size：(int) - train_gdf 將被分割成多個這個大小的數據幀
  • epochs：(int) - 根據特定數據集的收斂性調整的時期數
  • lr：(float) - 學習率
  • wd：(float) - wd

例子：

>>> from clx.analytics.asset_classification import AssetClassification
>>> ac = AssetClassification()
>>> cat_cols = ["1", "2", "3", "4", "5", "6", "7", "8", "9"]
>>> cont_cols = ["10"]
>>> ac.train_model(X_train, cat_cols, cont_cols, "label", batch_size, epochs, lr=0.01, wd=0.0)

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注：本文由純淨天空篩選整理自rapids.ai大神的英文原創作品 clx.analytics.asset_classification.AssetClassification.train_model。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。