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Python clx.analytics.dga_detector.DGADetector.train_model用法及代碼示例


用法:

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

此函數用於使用給定的訓練數據集訓練 RNNClassifier 模型。它返回總損失以確定模型預測的準確性。

參數：

  • train_data：(cudf.Series) - 訓練數據
  • labels：(cudf.Series) - 標簽數據
  • batch_size：(int) - 批量大小
  • epochs：(int) - 訓練的 epoch 數
  • train_size：(int) - 用於拆分訓練和測試數據的訓練大小
  • truncate：(int) - 將字符串截斷為 n 個字符。

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：本文由純淨天空篩選整理自rapids.ai大神的英文原創作品 clx.analytics.dga_detector.DGADetector.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。