Can Tensorflow Wide и Deep model train to непрерывные значения

Question

Я работаю с моделью Tensorflow Wide и Deep. В настоящее время он тренируется против двоичной классификации (> 50K или нет).

Можно ли принудить эту модель к непосредственному тренированию против числовых значений для получения более точных (если менее точных) прогнозов?

Я видел пример использования RNN LSTM, чтобы сделать такие прогнозы с использованием TensorFlowEstimator напрямую here, но DNNLinearCombinedClassifier не примет n_classes = 0.

Мне нравится структура модели Wide и Deep, особенно возможность запуска линейной регрессии и DNN отдельно для определения того, насколько изучены данные, но мое приложение включает данные о кластерах, но в перекрывающихся, зависимой моды.

Answer 1

Использовать DnnLinearCombinedRegressor для проблем регрессии.