これらのドキュメントは私たちTensorFlowコミュニティが翻訳したものです。最新の状態を反映したものであることを保証することはできません。この翻訳の品質を向上させるためのご意見をお持ちの方は、GitHubリポジトリtensorflow/docsにプルリクエストをお送りください。メーリングリストにご連絡ください。ロードする手法の例を示します。このチュートリアルで使われているデータはタイタニック号の乗客リストから取られたものです。乗客が生き残る可能性を、年齢、性別、チケットの等級、そして乗客が一人で旅行しているか否かといった特性から予測することを試みます。ファイルの先頭を見てみましょう。列にはラベルが付いています。後ほど必要になるので、ファイルから読み出しておきましょう。'alone']データセットコンストラクタはこれらのラベルを自動的にピックアップします。引数に文字列のリストとして渡します。この例では使用可能な列をすべて使うことになります。...)各サンプルのラベルとなる列を特定し、それが何であるかを示す必要があります。データを読み込みデータセットを作ることにしましょう。複数のラベル)の形のタプルとして表されるバッチです。サンプル中のデータは(行ベースのテンソルではなく)列ベースのテンソルとして構成され、それぞれはバッチサイズ(このケースでは12個)の要素が含まれます。実際に見てみましょう。データ中のいくつかの列はカテゴリ列です。その中身は、限られた選択肢の中のひとつである必要があります。これらの選択肢はテキストとして表現されています。このテキストは、モデルの訓練を行えるように、数字に変換する必要があります。これをやりやすくするため、カテゴリ列のリストとその選択肢のリストを作成する必要があります。'n']}カテゴリ値のテンソルを受け取り、それを値の名前のリストとマッチングして、さらにワンホット・エンコーディングを行う関数を書きます。dataこの処理を可視化するため、最初のバッチからカテゴリ列のテンソル1つを取り出し、処理を行い、前後の状態を示します。dtype=float32)>2つの入力の長さと、出力の形状の関係に注目してください。3)連続データ連続データは値が0と1の間にになるように標準化する必要があります。これを行うために、それぞれの値を、1を列値の平均の2倍で割ったものを掛ける関数を書きます。この関数は、データの2次元のテンソルへのリシェープも行います。1])この計算を行うためには、列値の平均が必要です。現実には、この値を計算する必要があるのは明らかですが、この例のために値を示します。34.385399}前と同様に、この関数が実際に何をしているかを見るため、連続値のテンソルを1つ取り、処理前と処理後を見てみます。dtype=float32)>データの前処理これらの前処理のタスクを1つの関数にまとめ、データセット内のバッチにマッピングできるようにします。関数を使って適用し、過学習を防ぐためにデータセットをシャッフルします。raw_test_data.map(preprocess)サンプル1個がどうなっているか見てみましょう。dtype=int32)>)このサンプルは、(バッチサイズである)12個のアイテムをもつ2次元の配列からできています。ファイルの1行を表しています。ラベルは12個の値をもつ1次元のテンソルです。コンストラクタでラッピングしています。コンストラクタは入力データの形状(バッチサイズを除く)を知っている必要があります。バッチサイズ訓練、評価、そして予測これでモデルをインスタンス化し、訓練することができます。データセットでの正解率をチェックできます。