我是一名研二的学生，代码也是半道出家，在 TF 的学习过程中我发现，TF 有些模型调用对于我来说很难。打个比方，import tensorflow.XXX（模型）竟然没有…就像我用的随机森林模型…
但是，去网上一搜，结果还真有用 TF 做随机森林的…但是代码怎么看起来 “非官方” 啊，光自己写就要几百行…
为什么会这样，为什么神经网络的模型调用都很成熟。我感觉随机森林也不 LOW 啊，做分类还是很优秀的。
提问者：M 丶 Sulayman，2018-4-30 10:50:59
楼主能详细说一下模型和需求，以供学习不？感觉 Iris 问题 30 来行代码应该还算简洁吧，而且 tf.contrib 转正可能性还是很高的，接口作者也都是 Google 的人，这些应该算是很接近官方了。
yunhai_luo，2018-4-30 11:28
额，我的意思是和别的学习框架比较，比如 sklearn，调用很方便，模型也很多。
M 丶 Sulayman，2018-4-30 11:30
明白。不过单就随机森林而言，tf 已经几乎跟 sklearn 一样方便了，一次构建和一个拟合，简单的问题两三句就可以搞定。不知道楼主随机森林模型有什么复杂构建，希望能学习一下，谢谢！
yunhai_luo，2018-4-30 11:36
额，毕业论文上构建的模型，做了一些优化，等做好了，我发出来大家一起学习
M 丶 Sulayman，2018-4-30 17:11
舟 3332，发表于 2018-4-30 15:41:1：
这个教程的说法，使用起来貌似没有那么复杂。估计可以用 tf board
为什么用 tf 实现随机森林呢，sklearn 有，而且速度很快
lytensor，发表于 2018-7-9 18:33:36
因为 tensorflow 主打深度学习领域，而不是机器学习领域
imy，发表于 2018-7-9 18:35:06
我也觉的，现在已经在学习用 sklearn 的 rf 了，tf 的 rf 反而没有很完善
Oreo.，发表于 2018-7-9 21:00:39
可能 tensorflow 目前对深度学习的支持多一点
dong，发表于 2018-7-10 17:15:49