Estimator で線形モデルを構築する

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警告: 新しいコードには Estimators は推奨されません。Estimators は v1.Session スタイルのコードを実行しますが、これは正しく記述するのはより難しく、特に TF 2 コードと組み合わせると予期しない動作をする可能性があります。Estimators は、互換性保証の対象となりますが、セキュリティの脆弱性以外の修正は行われません。詳細については、移行ガイドを参照してください。

概要

このエンドツーエンドのウォークスルーでは、tf.estimator API を使用してロジスティック回帰モデルをトレーニングします。このモデルはほかのより複雑なアルゴリズムの基準としてよく使用されます。

注意: Keras によるロジスティック回帰の例はこちらからご覧いただけます。これは、本チュートリアルよりも推奨されます。

セットアップ

pip install sklearn
 
import os
import sys

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from IPython.display import clear_output
from six.moves import urllib

Titanic データセットを読み込む

Titanic データセットを使用して、性別、年齢、船室クラスなどの特性に基づき、（やや悪趣味ではありますが）乗船者の生存を予測することを目標とします。

import tensorflow.compat.v2.feature_column as fc

import tensorflow as tf

2024-01-11 21:53:58.890761: E external/local_xla/xla/stream_executor/cuda/cuda_dnn.cc:9261] Unable to register cuDNN factory: Attempting to register factory for plugin cuDNN when one has already been registered
2024-01-11 21:53:58.890806: E external/local_xla/xla/stream_executor/cuda/cuda_fft.cc:607] Unable to register cuFFT factory: Attempting to register factory for plugin cuFFT when one has already been registered
2024-01-11 21:53:58.892379: E external/local_xla/xla/stream_executor/cuda/cuda_blas.cc:1515] Unable to register cuBLAS factory: Attempting to register factory for plugin cuBLAS when one has already been registered

# Load dataset.
dftrain = pd.read_csv('https://storage.googleapis.com/tf-datasets/titanic/train.csv')
dfeval = pd.read_csv('https://storage.googleapis.com/tf-datasets/titanic/eval.csv')
y_train = dftrain.pop('survived')
y_eval = dfeval.pop('survived')

データを確認する

データセットには、次の特徴量が含まれます。

dftrain.head()

dftrain.describe()

トレーニングセットと評価セットには、それぞれ 627 個と 264 個の例があります。

dftrain.shape[0], dfeval.shape[0]

(627, 264)

乗船者の大半は 20 代から 30 代です。