問題タブ [machine-learning-model]

「文法」に従う一連の文字があります。また、トレーニング セットには、文字列が「文法」に従っているかどうかのブール ラベルがあります。基本的に、私のモデルは、文字列が規則に従っているかどうかを判断しようとしています。かなり簡単な問題です（教科書から出てきました）。

次のようにデータセットを生成しています。

行に注意してくださいX = X.to_tensor(default_value=0)。この行がコメントアウトされている場合、私のモデルは問題なく学習します。ただし、コメントアウトされていない場合、学習に失敗し、検証セットは偶然 (50-50) と同じように実行されます。

これが私の実際のモデルです：

0密なテンソルのデフォルト値として使用しています。はstrings_to_idsどの値にも 0 を使用しませんが、代わりに 1 から始まります。また、高密度テンソルの使用に切り替えると、私が使用したように、高密度テンソルをragged=True使用False.するとモデルが失敗する理由がわかりません同様の演習の前の密なテンソル。

詳細については、本 (演習 8 ) の解決策または自分の colabノートブックを参照してください。

二分決定図 (BDD) をデータから (機械学習のように) 学習することは可能ですか? もしそうなら、どのように？

背景: Python でこのタスクを実行するためのツールをいくつか見たことがあります。たとえば、 scikit-learn を使用したディシジョン ツリー (DT) ですが、BDD のツールは見たことがありません。

例として、私がやりたいことは次のとおりです。

最初の 3 列は「入力」データ セット (xi) に対応し、ラベルは (y) です。N はカウントに対応します。たとえば、後者を使用して精度を計算できます。これはカット セットマトリックスではないことに注意してください。中央には、対応する 1 つの BDD (これが取得したい図) が表示され、右側には対応する DT が表示されます。