如何为其他 ml 模型转换 tf.data.dataset

Question

我用 tf.data.dataset 解决了 2 个问题：

我想知道是否可以将 tf.data.dataset 转换为 pandas dataframe？

另外我想知道我是否可以将 tf.data.dataset 与其他模型（tf 神经网络除外）一起使用，例如，我可以使用 tf.data.dataset 来训练 xgboost、LGBMClassifier、RandomForest 分类器等。

你能帮忙吗？

Answer 1

您可以使用tfds.as_dataframe ：

import tensorflow_datasets as tfds
import pandas as pd

iris_dataset, info = tfds.load('iris', with_info=True, split='train')

df = tfds.as_dataframe(iris_dataset, info)

df[['feature1','feature2', 'feature3', 'feature4']] = \
    pd.DataFrame(df['features'].tolist(), index= df.index)

df = df.drop('features', axis=1)

df.head()

   label  feature1  feature2  feature3  feature4
0      0       5.1       3.4       1.5       0.2
1      2       7.7       3.0       6.1       2.3
2      1       5.7       2.8       4.5       1.3
3      2       6.8       3.2       5.9       2.3
4      0       5.2       3.4       1.4       0.2

或者更一般地说，只需将数据集转换为 NumPy 数组即可与另一个库一起使用。