在 TensorFlow 中使用特征列

简介

在机器学习中，特征是数据样本的属性。例如，在预测房屋价格的任务中，房屋的面积、卧室数量和浴室数量都是特征。特征列是 TensorFlow 中用于表示特征的数据结构。它们提供了一种灵活且可扩展的方式来处理不同类型的数据，并允许您轻松地将这些数据输入到模型中。

特征列类型

TensorFlow 提供了多种类型的特征列，每种类型都适用于不同类型的数据。最常见的特征列类型包括：

• 数值列：用于表示连续数值特征，例如房屋面积或年龄。
• 分类列：用于表示离散分类特征，例如性别或邮政编码。
• 字符串列：用于表示字符串特征，例如姓名或地址。
• 稀疏列：用于表示稀疏数据，例如用户点击记录或文档中的单词。

创建特征列

要创建特征列，您可以使用 TensorFlow 提供的 feature_column 模块。该模块提供了一系列用于创建不同类型特征列的函数。例如，要创建数值列，您可以使用 numeric_column 函数：

numeric_column = feature_column.numeric_column('age')

要创建分类列，您可以使用 categorical_column_with_vocabulary 函数：

categorical_column = feature_column.categorical_column_with_vocabulary(
    'gender', ['male', 'female'])

要创建字符串列，您可以使用 string_column 函数：

string_column = feature_column.string_column('name')

要创建稀疏列，您可以使用 sparse_column 函数：

sparse_column = feature_column.sparse_column('user_clicks')

使用特征列

一旦您创建了特征列，您就可以将它们输入到 TensorFlow 模型中。您可以使用 input_layer 函数将特征列输入到模型中：

input_layer = tf.keras.layers.InputLayer(
    input_tensor=feature_column.input_layer(feature_columns))

然后，您可以将输入层连接到其他层来构建模型。例如，您可以将输入层连接到全连接层来构建一个线性模型：

output_layer = tf.keras.layers.Dense(
    units=1, activation='linear')(input_layer)

总结

特征列是 TensorFlow 中用于表示机器学习模型输入数据的结构。它们提供了一种灵活且可扩展的方式来处理不同类型的数据，并允许您轻松地将这些数据输入到模型中。在本文中，我们介绍了特征列的基础知识，并演示了如何使用它们来构建和训练机器学习模型。