TensorFlowを使用してAutoMPGデータセット（基本回帰）で燃費を予測するためにデータをインポートするにはどうすればよいですか？

Tensorflowは、Googleが提供する機械学習フレームワークです。これは、Pythonと組み合わせて使用​​されるオープンソースのフレームワークであり、アルゴリズム、深層学習アプリケーションなどを実装します。研究や生産目的で使用されます。

「tensorflow」パッケージは、以下のコード行を使用してWindowsにインストールできます-

pip install tensorflow

Tensorは、TensorFlowで使用されるデータ構造です。フロー図のエッジを接続するのに役立ちます。このフロー図は「データフローグラフ」と呼ばれます。テンソルは多次元配列またはリストに他なりません。

回帰問題の背後にある目的は、価格、確率、雨が降るかどうかなど、連続変数または離散変数の出力を予測することです。

私たちが使用するデータセットは「自動MPG」データセットと呼ばれます。 1970年代と1980年代の自動車の燃費が含まれています。これには、重量、馬力、排気量などの属性が含まれます。これにより、特定の車両の燃料効率を予測する必要があります。

Google Colaboratoryを使用して、以下のコードを実行しています。 Google ColabまたはColaboratoryは、ブラウザー上でPythonコードを実行するのに役立ち、構成が不要で、GPU（グラフィックプロセッシングユニット）に無料でアクセスできます。 ColaboratoryはJupyterNotebookの上に構築されています。

以下は、自動MPGデータセットを使用して燃費を予測するためのコードです-

例

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns

np.set_printoptions(precision=3, suppress=True)

import tensorflow as tf

from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers
from tensorflow.keras.layers.experimental import preprocessing
print("The version of tensorflow is ")
print(tf.__version__)

url = 'https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/auto-mpg/auto-mpg.data'
column_names = ['MPG', 'Cylinders', 'Displacement', 'Horsepower', 'Weight', 'Acceleration', 'Model Year', 'Origin']
print("The data is being loaded")
print("The column names have been defined")
raw_dataset = pd.read_csv(url, names=column_names, na_values='?', comment='\t', sep=' ', skipinitialspace=True)

dataset = raw_dataset.copy()
print("A sample of the dataset")
dataset.head(2)

コードクレジット-https：//www.tensorflow.org/tutorials/keras/regression

出力

The version of tensorflow is
2.4.0
The data is being loaded
The column names have been defined
A sample of the dataset

説明

• 必要なパッケージがインポートされ、エイリアス化されます。

• データが読み込まれ、列名が定義されます。

• データセットのサンプルがコンソールに表示されます。