Tensorflow WideおよびDeepモデル列車を連続値にすることができます

Question

私はTensorflow WideおよびDeepモデルで作業しています。現在、バイナリ分類（50K以上）に対してトレーニングを行っています。

精度の低い予測の場合は、このモデルを数値に対して直接学習するように強制できますか？

TensorFlowEstimatorで直接hereを使用してLSTM RNNを使用して予測を行う例を見てきましたが、DNNLinearCombinedClassifierはn_classes = 0を受け付けません。

私はWide and Deepモデルの構造、特に線形回帰とDNNを別々に実行してデータの学習可能性を判断する機能が好きですが、アプリケーションにはクラスタ化されたデータが含まれていますが、依存する方法である。

Answer 1

回帰問題にはDnnLinearCombinedRegressorを使用してください。