['   \n  \n [\'ਕ੍ਰਿਪਾ ਕਰਕੇ ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਲਈ ਅਗਲੇ ਕੋਡ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਓਃ "ਪਾਂਡਾ ਨੂੰ pd\\n ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ sklearn.ensemble ਆਯਾਤ ਕਰੋ ਰੈਂਡਮਫੋਰੈਸਟ ਕਲਾਸਾਈਫਾਇਰ\\n\\n #ਲੋਡ ਡਾਟਾ \\ndata =pd.read_csv (\\\'bitcoin_data.csv\\\', ਇੰਡੈਕਸ _ ਕੋਲ = 0) \\n\\n #ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡੋ ਅਤੇ ਟੀਚਾ\\nX = data.drop ([\\\'ਓਪਨ\',\\\'ਲੋ\',\\\'ਹਾਈ\',\\\'ਕਲੋਜ਼\'],ਧੁਰੇ = 1) \\ny = ਡਾਟਾ [\\\'ਨੇਡ਼ੇ\\\'] \\n\\n #ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿਓ \\ngbdt = ਰੈਂਡਮਫੋਰੈਸਟ ਕਲਾਸਾਈਫਾਇਰ (num _ ਕਲਾਸ = 1)\\ngbdt.fit (X, y) \\n\\n #ਇੱਕ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰੋ \\nprediction =gbdt.predict (X.iloc [-1:]) \\n\\n #ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਪ੍ਰਿੰਟ ਕਰੋ (\\\'ਅਨੁਮਾਨਤ ਕੀਮਤਃ {:. 2f}\\\'. ਫਾਰਮੈਟ (ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ [0] [0]) \')\' ', 'ਕ੍ਰਿਪਾ ਕਰਕੇ ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਲਈ ਅਗਲੇ ਕੋਡ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਓਃ "sklearn.ensemble ਤੋਂ pd ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਪਾਂਡਾ ਨੂੰ ਆਯਾਤ ਕਰੋ ਰੈਂਡਮਫੋਰੈਸਟ ਕਲਾਸਾਈਫਾਇਰ #ਲੋਡ ਡਾਟਾ ਡੇਟਾ =pd.read_csv (\'bitcoin_data.csv\', ਇੰਡੈਕਸ _ ਕੋਲ = 0) #ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡੋ ਅਤੇ ਟੀਚਾ X = data.drop ([\'ਓਪਨ\', \'ਲੋ\', \'ਹਾਈ\', \'ਕਲੋਜ਼\'], ਧੁਰਾ = 1) y =ਡਾਟਾ [\'ਬੰਦ\'] #ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿਓ gbdt = ਰੈਂਡਮਫੋਰੈਸਟ ਕਲਾਸਾਈਫਾਇਰ (num _ class = 1) gbdt.fit (X, y) #ਇੱਕ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰੋ = gbdt.predict (X.iloc [-1:]) #ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਪ੍ਰਿੰਟ (\'ਅਨੁਮਾਨਤ ਕੀਮਤਃ {:. 2f}\'. ਫਾਰਮੈਟ (ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ [0] [0]) \') ਪ੍ਰਿੰਟ ਕਰੋ।', ' [\'ਕ੍ਰਿਪਾ ਕਰਕੇ ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਲਈ ਅਗਲੇ ਕੋਡ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਓਃ "ਪਾਂਡਾ ਨੂੰ pd\\n ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ sklearn.ensemble ਆਯਾਤ ਕਰੋ ਰੈਂਡਮਫੋਰੈਸਟ ਕਲਾਸਾਈਫਾਇਰ\\n\\n #ਲੋਡ ਡਾਟਾ \\ndata =pd.read_csv (\\\'bitcoin_data.csv\\\', ਇੰਡੈਕਸ _ ਕੋਲ = 0) \\n\\n #ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡੋ ਅਤੇ ਟੀਚਾ\\nX = data.drop ([\\\'ਓਪਨ\',\\\'ਲੋ\',\\\'ਹਾਈ\',\\\'ਕਲੋਜ਼\'],ਧੁਰੇ = 1) \\ny = ਡਾਟਾ [\\\'ਨੇਡ਼ੇ\\\'] \\n\\n #ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿਓ \\ngbdt = ਰੈਂਡਮਫੋਰੈਸਟ ਕਲਾਸਾਈਫਾਇਰ (num _ ਕਲਾਸ = 1)\\ngbdt.fit (X, y) \\n\\n #ਇੱਕ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰੋ \\nprediction =gbdt.predict (X.iloc [-1:]) \\n\\n #ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਪ੍ਰਿੰਟ ਕਰੋ (\\\'ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕੀਤੀ ਕੀਮਤਃ {:. 2f}\\\'. ਫਾਰਮੈਟ (ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ [0] [0]) \',\' ਨੋਟ ਕਰੋ ਕਿ ਜੀ. ਪੀ. ਯੂ. ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਨਾਲ ਸਿਰਫਜੇ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਇੱਕ ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਓਪ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਉਸ ਕੋਡ ਸਨਿੱਪਟ ਵਿੱਚ ਹੋਰ ਓਪਸ ਜੀਪੀਯੂ ਐਕਸਲਰੇਸ਼ਨ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ। ਇੱਥੇ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਣ ਹੈ।ਤੁਸੀਂ ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਦੀ ਬਜਾਏ ਓ. ਐੱਨ. ਐੱਨ. ਐਕਸ. ਰਨਟਾਈਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਲਈ ਕੋਡ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸੰਸ਼ੋਧਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋਃ \\n "\'ਪਾਈਥਨ\\ਨਿੰਪੋਰਟ ਪਾਂਡਾ ਨੂੰ pd\\n ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ sklearn.ensemble ਆਯਾਤ ਤੋਂਰੈਂਡਮਫੋਰੈਸਟ ਕਲਾਸੀਫਾਇਰ \\ਨਿੰਪੋਰਟ ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਨੂੰ tf\\n\\n ਕਲਾਸ TfClassifierWraper (tf.keras.Model) ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚਃ \\n ਡਿਫ _ _ ਇਨਿਟ _ (ਸੈਲਫ, ਮਾਡਲ): \\nਸੁਪਰ (ਟੀਐੱਫ ਕਲਾਸਾਈਫਾਇਰ ਰੈਪਰ, ਸੈਲਫ). _ _ init _ _ () \\n self.model = ਮਾਡਲ \\n\\n ਡਿਫ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ (ਸੈਲਫ, x): \\n ਵਾਪਸੀ self.model.predict (x) \\n\\n #ਡਾਟਾ ਲੋਡ ਕਰੋ \\ndata =pd.read_csv (\'bitcoin_data.csv\', ਇੰਡੈਕਸ _ ਕੋਲ = 0) \\n\\n #ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡੋ ਅਤੇ ਟੀਚਾ\\nX = data.drop ([\'ਓਪਨ\', \'ਲੋ\', \'ਹਾਈ\', \'ਕਲੋਜ਼\'], ਧੁਰਾ = 1) \\ny =ਡਾਟਾ [\'ਬੰਦ\'] \\n\\n #ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿਓ\\nਮੋਡਲ = tf.keras.Sequential ()\\nmodel.add (...) #ਲੇਅਰਾਂ ਦਾ ਆਪਣਾ ਕ੍ਰਮ ਲਗਾਓਇੱਥੇ\\nmodel.compile (...)\\nmodel.fit (...) \\n\\n #ਇੱਕ ਟੈਂਸਰਫਲੋਕਲਾਸੀਫਾਇਰ ਰੈਪਰ\\nwrapped _ ਮਾਡਲ = TfClassifierWrapper (ਮਾਡਲ) \\n\\n #ਇੱਕ ਬਣਾਓਭਵਿੱਖਬਾਣੀ\\ਨਪ੍ਰਡਿਕਸ਼ਨ = wrapped_model.predict (X.iloc [-1:]) \\n\\n #ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ\\ਨਪ੍ਰਿੰਟ (\'ਅਨੁਮਾਨਤ ਕੀਮਤਃ{:. 2f} \'. ਫਾਰਮੈਟ (ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ [0] [0])) \\n "\\n ਇਹ ਕੋਡ ਜੀ. ਪੀ. ਯੂ. ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ, ਹਾਲਾਂਕਿ, ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਦੇ ਸਟੈਂਡਰਡ ਕੇਰਸ ਏ. ਪੀ. ਆਈ. ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਨਹੀਂਇੱਕ ਓਪੀ., "ਧੰਨਵਾਦ, ਪਰ ਮੇਰੇ ਕੋਲ ਐਸਕੇ-ਲਰਨ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਸਿਰਫ਼ ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ?" ', 'ਕ੍ਰਿਪਾ ਕਰਕੇ ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਲਈ ਅਗਲੇ ਕੋਡ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਓਃ "sklearn.ensemble ਤੋਂ pd ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਪਾਂਡਾ ਨੂੰ ਆਯਾਤ ਕਰੋ ਰੈਂਡਮਫੋਰੈਸਟ ਕਲਾਸਾਈਫਾਇਰ #ਲੋਡ ਡਾਟਾ ਡੇਟਾ =pd.read_csv (\'bitcoin_data.csv\', ਇੰਡੈਕਸ _ ਕੋਲ = 0) #ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡੋ ਅਤੇ ਟੀਚਾ X = data.drop ([\'ਓਪਨ\', \'ਲੋ\', \'ਹਾਈ\', \'ਕਲੋਜ਼\'], ਧੁਰਾ = 1) y =ਡਾਟਾ [\'ਬੰਦ\'] #ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿਓ gbdt = ਰੈਂਡਮਫੋਰੈਸਟ ਕਲਾਸਾਈਫਾਇਰ (num _ class = 1) gbdt.fit (X, y) #ਇੱਕ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰੋ = gbdt.predict (X.iloc [-1:]) #ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਪ੍ਰਿੰਟ (\'ਅਨੁਮਾਨਤ ਕੀਮਤਃ {:. 2f}\'. ਫਾਰਮੈਟ (ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ [0] [0]) \') ਪ੍ਰਿੰਟ ਕਰੋ।', ' [\'ਕ੍ਰਿਪਾ ਕਰਕੇ ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਲਈ ਅਗਲੇ ਕੋਡ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਓਃ "ਪਾਂਡਾ ਨੂੰ pd\\n ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ sklearn.ensemble ਆਯਾਤ ਕਰੋ ਰੈਂਡਮਫੋਰੈਸਟ ਕਲਾਸਾਈਫਾਇਰ\\n\\n #ਲੋਡ ਡਾਟਾ \\ndata =pd.read_csv (\\\'bitcoin_data.csv\\\', ਇੰਡੈਕਸ _ ਕੋਲ = 0) \\n\\n #ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡੋ ਅਤੇ ਟੀਚਾ\\nX = data.drop ([\\\'ਓਪਨ\',\\\'ਲੋ\',\\\'ਹਾਈ\',\\\'ਕਲੋਜ਼\'],ਧੁਰੇ = 1) \\ny = ਡਾਟਾ [\\\'ਨੇਡ਼ੇ\\\'] \\n\\n #ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿਓ \\ngbdt = ਰੈਂਡਮਫੋਰੈਸਟ ਕਲਾਸਾਈਫਾਇਰ (num _ ਕਲਾਸ = 1)\\ngbdt.fit (X, y) \\n\\n #ਇੱਕ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰੋ \\nprediction =gbdt.predict (X.iloc [-1:]) \\n\\n #ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਪ੍ਰਿੰਟ ਕਰੋ (\\\'ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕੀਤੀ ਕੀਮਤਃ {:. 2f}\\\'. ਫਾਰਮੈਟ (ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ [0] [0]) \',\' ਨੋਟ ਕਰੋ ਕਿ ਜੀ. ਪੀ. ਯੂ. ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਨਾਲ ਸਿਰਫਜੇ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਇੱਕ ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਓਪ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਉਸ ਕੋਡ ਸਨਿੱਪਟ ਵਿੱਚ ਹੋਰ ਓਪਸ ਜੀਪੀਯੂ ਐਕਸਲਰੇਸ਼ਨ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ। ਇੱਥੇ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਣ ਹੈ।ਤੁਸੀਂ ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਦੀ ਬਜਾਏ ਓ. ਐੱਨ. ਐੱਨ. ਐਕਸ. ਰਨਟਾਈਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਲਈ ਕੋਡ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸੰਸ਼ੋਧਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋਃ \\n \'\' ਪਾਈਥਨ\\ਨਿੰਪੋਰਟ ਪਾਂਡਾ ਨੂੰ pd\\n ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ sklearn.ensemble ਆਯਾਤ ਤੋਂਰੈਂਡਮਫੋਰੈਸਟ ਕਲਾਸੀਫਾਇਰ \\ਨਿੰਪੋਰਟ ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਨੂੰ tf\\n\\n ਕਲਾਸ TfClassifierWraper (tf.keras.Model) ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚਃ \\n ਡਿਫ _ _ ਇਨਿਟ _ (ਸੈਲਫ, ਮਾਡਲ): \\nਸੁਪਰ (ਟੀਐੱਫ ਕਲਾਸਾਈਫਾਇਰ ਰੈਪਰ, ਸੈਲਫ). _ _ init _ _ () \\n self.model = ਮਾਡਲ \\n\\n ਡਿਫ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ (ਸੈਲਫ, x): \\n ਵਾਪਸੀ self.model.predict (x) \\n\\n #ਡਾਟਾ ਲੋਡ ਕਰੋ \\ndata =pd.read_csv (\'bitcoin_data.csv\', ਇੰਡੈਕਸ _ ਕੋਲ = 0) \\n\\n #ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡੋ ਅਤੇ ਟੀਚਾ\\nX = data.drop ([\'ਓਪਨ\', \'ਲੋ\', \'ਹਾਈ\', \'ਕਲੋਜ਼\'], ਧੁਰਾ = 1) \\ny =ਡਾਟਾ [\'ਬੰਦ\'] \\n\\n #ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿਓ\\nਮੋਡਲ = tf.keras.Sequential ()\\nmodel.add (...) #ਲੇਅਰਾਂ ਦਾ ਆਪਣਾ ਕ੍ਰਮ ਲਗਾਓਇੱਥੇ\\nmodel.compile (...)\\nmodel.fit (...) \\n\\n #ਇੱਕ ਟੈਂਸਰਫਲੋਕਲਾਸੀਫਾਇਰ ਰੈਪਰ\\nwrapped _ ਮਾਡਲ = TfClassifierWrapper (ਮਾਡਲ) \\n\\n #ਇੱਕ ਬਣਾਓਭਵਿੱਖਬਾਣੀ\\ਨਪ੍ਰਡਿਕਸ਼ਨ = wrapped_model.predict (X.iloc [-1:]) \\n\\n #ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ\\ਨਪ੍ਰਿੰਟ (\'ਅਨੁਮਾਨਤ ਕੀਮਤਃ{:. 2f} \'. ਫਾਰਮੈਟ (ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ [0] [0])) \\n "\\n ਇਹ ਕੋਡ ਜੀ. ਪੀ. ਯੂ. ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ, ਹਾਲਾਂਕਿ, ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਦੇ ਸਟੈਂਡਰਡ ਕੇਰਸ ਏ. ਪੀ. ਆਈ. ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਨਹੀਂਇੱਕ ਓਪੀ., "ਧੰਨਵਾਦ, ਪਰ ਮੇਰੇ ਕੋਲ ਐਸਕੇ-ਲਰਨ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਸਿਰਫ਼ ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ?", "ਜ਼ਰੂਰ! ਇੱਥੇ ਸਿਰਫ ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਸੋਧਿਆ ਕੋਡ ਹੈਃ \\n" \'ਪਾਈਥਨ\\ਨਿੰਪੋਰਟpd ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਪਾਂਡਾ ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਨੂੰ tf\\n\\n ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਪੋਰਟ ਕਰੋ #ਲੋਡ ਡਾਟਾ \\ndata = pd.read_csv (\'bitcoin_data.csv\', ਇੰਡੈਕਸ _ ਕੋਲ = 0) \\n\\n #ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਟੀਚੇ ਵਿੱਚ ਵੰਡੋ= data.drop ([\'ਓਪਨ\', \'ਲੋ\', \'ਹਾਈ\', \'ਕਲੋਜ਼\'], ਐਕਸਿਸ = 1) \\ny = ਡਾਟਾ [\'ਕਲੋਜ਼\'] \\n\\n #ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿਓ \\n ਮਾਡਲ = tf.keras.Sequential ()\\nmodel.add (...) #ਪੁਟਤੁਹਾਡੇ ਲੇਅਰਾਂ ਦਾ ਕ੍ਰਮ ਇੱਥੇ ਹੈ\\nmodel.compile (...)\\nmodel.fit (...) \\n #ਇੱਕ TfClassifierWrapper\\nwrapped _ ماڊل = TfClassifierWrapper (ਮਾਡਲ) \\n\\n #ਬਣਾਓ।ਇੱਕ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰੋ \\nprediction = wrapped_model.predict (X.iloc [-1:]) \\n\\n #ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਨੂੰ ਪ੍ਰਿੰਟ ਕਰੋ \\nਪ੍ਰਿੰਟ (\'ਅਨੁਮਾਨਤ ਕੀਮਤਃ{:. 2f} \'. ਫਾਰਮੈਟ (ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ [0] [0])) \\n "\\n ਇਹ ਕੋਡ ਵੀ ਇੱਕ ਜੀ. ਪੀ. ਯੂ. ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ, ਕਿਉਂਕਿ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਦੇ ਸਟੈਂਡਰਡ ਕੇਰਸ ਏ. ਪੀ. ਆਈ. ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਨਾ ਕਿ ਇੱਕਓਪੀ. ", \'ਬਹੁਤ ਧੰਨਵਾਦ, ਨਾਮ _ 1\'] ', 'ਕ੍ਰਿਪਾ ਕਰਕੇ ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਲਈ ਅਗਲੇ ਕੋਡ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਓਃ "sklearn.ensemble ਤੋਂ pd ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਪਾਂਡਾ ਨੂੰ ਆਯਾਤ ਕਰੋ ਰੈਂਡਮਫੋਰੈਸਟ ਕਲਾਸਾਈਫਾਇਰ #ਲੋਡ ਡਾਟਾ ਡੇਟਾ =pd.read_csv (\'bitcoin_data.csv\', ਇੰਡੈਕਸ _ ਕੋਲ = 0) #ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡੋ ਅਤੇ ਟੀਚਾ X = data.drop ([\'ਓਪਨ\', \'ਲੋ\', \'ਹਾਈ\', \'ਕਲੋਜ਼\'], ਧੁਰਾ = 1) y =ਡਾਟਾ [\'ਬੰਦ\'] #ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿਓ gbdt = ਰੈਂਡਮਫੋਰੈਸਟ ਕਲਾਸਾਈਫਾਇਰ (num _ class = 1) gbdt.fit (X, y) #ਇੱਕ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰੋ = gbdt.predict (X.iloc [-1:]) #ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਪ੍ਰਿੰਟ (\'ਅਨੁਮਾਨਤ ਕੀਮਤਃ {:. 2f}\'. ਫਾਰਮੈਟ (ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ [0] [0]) \') ਪ੍ਰਿੰਟ ਕਰੋ।', ' [\'ਕ੍ਰਿਪਾ ਕਰਕੇ ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਲਈ ਅਗਲੇ ਕੋਡ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਓਃ "ਪਾਂਡਾ ਨੂੰ pd\\n ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ sklearn.ensemble ਆਯਾਤ ਕਰੋ ਰੈਂਡਮਫੋਰੈਸਟ ਕਲਾਸਾਈਫਾਇਰ\\n\\n #ਲੋਡ ਡਾਟਾ \\ndata =pd.read_csv (\\\'bitcoin_data.csv\\\', ਇੰਡੈਕਸ _ ਕੋਲ = 0) \\n\\n #ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡੋ ਅਤੇ ਟੀਚਾ\\nX = data.drop ([\\\'ਓਪਨ\',\\\'ਲੋ\',\\\'ਹਾਈ\',\\\'ਕਲੋਜ਼\'],ਧੁਰੇ = 1) \\ny = ਡਾਟਾ [\\\'ਨੇਡ਼ੇ\\\'] \\n\\n #ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿਓ \\ngbdt = ਰੈਂਡਮਫੋਰੈਸਟ ਕਲਾਸਾਈਫਾਇਰ (num _ ਕਲਾਸ = 1)\\ngbdt.fit (X, y) \\n\\n #ਇੱਕ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰੋ \\nprediction =gbdt.predict (X.iloc [-1:]) \\n\\n #ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਪ੍ਰਿੰਟ ਕਰੋ (\\\'ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕੀਤੀ ਕੀਮਤਃ {:. 2f}\\\'. ਫਾਰਮੈਟ (ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ [0] [0]) \',\' ਨੋਟ ਕਰੋ ਕਿ ਜੀ. ਪੀ. ਯੂ. ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਨਾਲ ਸਿਰਫਜੇ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਇੱਕ ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਓਪ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਉਸ ਕੋਡ ਸਨਿੱਪਟ ਵਿੱਚ ਹੋਰ ਓਪਸ ਜੀਪੀਯੂ ਐਕਸਲਰੇਸ਼ਨ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ। ਇੱਥੇ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਣ ਹੈ।ਤੁਸੀਂ ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਦੀ ਬਜਾਏ ਓ. ਐੱਨ. ਐੱਨ. ਐਕਸ. ਰਨਟਾਈਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਲਈ ਕੋਡ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸੰਸ਼ੋਧਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋਃ \\n \'\' ਪਾਈਥਨ\\ਨਿੰਪੋਰਟ ਪਾਂਡਾ ਨੂੰ pd\\n ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ sklearn.ensemble ਆਯਾਤ ਤੋਂਰੈਂਡਮਫੋਰੈਸਟ ਕਲਾਸੀਫਾਇਰ \\ਨਿੰਪੋਰਟ ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਨੂੰ tf\\n\\n ਕਲਾਸ TfClassifierWraper (tf.keras.Model) ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚਃ \\n ਡਿਫ _ _ ਇਨਿਟ _ (ਸੈਲਫ, ਮਾਡਲ): \\nਸੁਪਰ (ਟੀਐੱਫ ਕਲਾਸਾਈਫਾਇਰ ਰੈਪਰ, ਸੈਲਫ). _ _ init _ _ () \\n self.model = ਮਾਡਲ \\n\\n ਡਿਫ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ (ਸੈਲਫ, x): \\n ਵਾਪਸੀ self.model.predict (x) \\n\\n #ਡਾਟਾ ਲੋਡ ਕਰੋ \\ndata =pd.read_csv (\'bitcoin_data.csv\', ਇੰਡੈਕਸ _ ਕੋਲ = 0) \\n\\n #ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡੋ ਅਤੇ ਟੀਚਾ\\nX = data.drop ([\'ਓਪਨ\', \'ਲੋ\', \'ਹਾਈ\', \'ਕਲੋਜ਼\'], ਧੁਰਾ = 1) \\ny =ਡਾਟਾ [\'ਬੰਦ\'] \\n\\n #ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿਓ\\nਮੋਡਲ = tf.keras.Sequential ()\\nmodel.add (...) #ਲੇਅਰਾਂ ਦਾ ਆਪਣਾ ਕ੍ਰਮ ਲਗਾਓਇੱਥੇ\\nmodel.compile (...)\\nmodel.fit (...) \\n\\n #ਇੱਕ ਟੈਂਸਰਫਲੋਕਲਾਸੀਫਾਇਰ ਰੈਪਰ\\nwrapped _ ਮਾਡਲ = TfClassifierWrapper (ਮਾਡਲ) \\n\\n #ਇੱਕ ਬਣਾਓਭਵਿੱਖਬਾਣੀ\\ਨਪ੍ਰਡਿਕਸ਼ਨ = wrapped_model.predict (X.iloc [-1:]) \\n\\n #ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ\\ਨਪ੍ਰਿੰਟ (\'ਅਨੁਮਾਨਤ ਕੀਮਤਃ{:. 2f} \'. ਫਾਰਮੈਟ (ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ [0] [0])) \\n "\\n ਇਹ ਕੋਡ ਜੀ. ਪੀ. ਯੂ. ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ, ਹਾਲਾਂਕਿ, ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਦੇ ਸਟੈਂਡਰਡ ਕੇਰਸ ਏ. ਪੀ. ਆਈ. ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਨਹੀਂਇੱਕ ਓਪੀ., "ਧੰਨਵਾਦ, ਪਰ ਮੇਰੇ ਕੋਲ ਐਸਕੇ-ਲਰਨ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਸਿਰਫ਼ ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ?", "ਜ਼ਰੂਰ! ਇੱਥੇ ਸਿਰਫ ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਸੋਧਿਆ ਕੋਡ ਹੈਃ \\n" \'ਪਾਈਥਨ\\ਨਿੰਪੋਰਟpd ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਪਾਂਡਾ ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਨੂੰ tf\\n\\n ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਪੋਰਟ ਕਰੋ #ਲੋਡ ਡਾਟਾ \\ndata = pd.read_csv (\'bitcoin_data.csv\', ਇੰਡੈਕਸ _ ਕੋਲ = 0) \\n\\n #ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਟੀਚੇ ਵਿੱਚ ਵੰਡੋ= data.drop ([\'ਓਪਨ\', \'ਲੋ\', \'ਹਾਈ\', \'ਕਲੋਜ਼\'], ਐਕਸਿਸ = 1) \\ny = ਡਾਟਾ [\'ਕਲੋਜ਼\'] \\n\\n #ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿਓ \\n ਮਾਡਲ = tf.keras.Sequential ()\\nmodel.add (...) #ਪੁਟਤੁਹਾਡੇ ਲੇਅਰਾਂ ਦਾ ਕ੍ਰਮ ਇੱਥੇ ਹੈ\\nmodel.compile (...)\\nmodel.fit (...) \\n #ਇੱਕ TfClassifierWrapper\\nwrapped _ ماڊل = TfClassifierWrapper (ਮਾਡਲ) \\n\\n #ਬਣਾਓ।ਇੱਕ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰੋ \\nprediction = wrapped_model.predict (X.iloc [-1:]) \\n\\n #ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਨੂੰ ਪ੍ਰਿੰਟ ਕਰੋ \\nਪ੍ਰਿੰਟ (\'ਅਨੁਮਾਨਤ ਕੀਮਤਃ{:. 2f} \'. ਫਾਰਮੈਟ (ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ [0] [0])) \\n "\\n ਇਹ ਕੋਡ ਵੀ ਇੱਕ ਜੀ. ਪੀ. ਯੂ. ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ, ਕਿਉਂਕਿ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਦੇ ਸਟੈਂਡਰਡ ਕੇਰਸ ਏ. ਪੀ. ਆਈ. ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਨਾ ਕਿ ਇੱਕਓ. ਪੀ. ", \'ਬਹੁਤ ਧੰਨਵਾਦ, ਨਾਮ _ 1\'", ਤੁਹਾਡਾ ਸਵਾਗਤ ਹੈ! ਜੇ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਈ ਹੋਰ ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਹਨ ਤਾਂ ਪੁੱਛਣ ਤੋਂ ਸੰਕੋਚ ਨਾ ਕਰੋ। ", \'ਸਿਰਫ ਇੱਕ ਹੋਰ ਪ੍ਰਸ਼ਨ, ਤੁਸੀਂ ਵਰਤਿਆ ਹੈ।ਟੀਚੇ ਦੇ ਵੇਰੀਏਬਲ ਉੱਤੇ ਅਤੇ ਸੁਤੰਤਰ ਵੇਰੀਬੈਲਾਂ ਵਿੱਚ ਵੀ ਨਜ਼ਦੀਕੀ ਕੀਮਤ, ਕੀ ਇਹ ਠੀਕ ਹੈ? ', 'ਕ੍ਰਿਪਾ ਕਰਕੇ ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਲਈ ਅਗਲੇ ਕੋਡ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਓਃ "sklearn.ensemble ਤੋਂ pd ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਪਾਂਡਾ ਨੂੰ ਆਯਾਤ ਕਰੋ ਰੈਂਡਮਫੋਰੈਸਟ ਕਲਾਸਾਈਫਾਇਰ #ਲੋਡ ਡਾਟਾ ਡੇਟਾ =pd.read_csv (\'bitcoin_data.csv\', ਇੰਡੈਕਸ _ ਕੋਲ = 0) #ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡੋ ਅਤੇ ਟੀਚਾ X = data.drop ([\'ਓਪਨ\', \'ਲੋ\', \'ਹਾਈ\', \'ਕਲੋਜ਼\'], ਧੁਰਾ = 1) y =ਡਾਟਾ [\'ਬੰਦ\'] #ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿਓ gbdt = ਰੈਂਡਮਫੋਰੈਸਟ ਕਲਾਸਾਈਫਾਇਰ (num _ class = 1) gbdt.fit (X, y) #ਇੱਕ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰੋ = gbdt.predict (X.iloc [-1:]) #ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਪ੍ਰਿੰਟ (\'ਅਨੁਮਾਨਤ ਕੀਮਤਃ {:. 2f}\'. ਫਾਰਮੈਟ (ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ [0] [0]) \') ਪ੍ਰਿੰਟ ਕਰੋ।', ' [\'ਕ੍ਰਿਪਾ ਕਰਕੇ ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਲਈ ਅਗਲੇ ਕੋਡ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਓਃ "ਪਾਂਡਾ ਨੂੰ pd\\n ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ sklearn.ensemble ਆਯਾਤ ਕਰੋ ਰੈਂਡਮਫੋਰੈਸਟ ਕਲਾਸਾਈਫਾਇਰ\\n\\n #ਲੋਡ ਡਾਟਾ \\ndata =pd.read_csv (\\\'bitcoin_data.csv\\\', ਇੰਡੈਕਸ _ ਕੋਲ = 0) \\n\\n #ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡੋ ਅਤੇ ਟੀਚਾ\\nX = data.drop ([\\\'ਓਪਨ\',\\\'ਲੋ\',\\\'ਹਾਈ\',\\\'ਕਲੋਜ਼\'],ਧੁਰੇ = 1) \\ny = ਡਾਟਾ [\\\'ਨੇਡ਼ੇ\\\'] \\n\\n #ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿਓ \\ngbdt = ਰੈਂਡਮਫੋਰੈਸਟ ਕਲਾਸਾਈਫਾਇਰ (num _ ਕਲਾਸ = 1)\\ngbdt.fit (X, y) \\n\\n #ਇੱਕ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰੋ \\nprediction =gbdt.predict (X.iloc [-1:]) \\n\\n #ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਪ੍ਰਿੰਟ ਕਰੋ (\\\'ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕੀਤੀ ਕੀਮਤਃ {:. 2f}\\\'. ਫਾਰਮੈਟ (ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ [0] [0]) \',\' ਨੋਟ ਕਰੋ ਕਿ ਜੀ. ਪੀ. ਯੂ. ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਨਾਲ ਸਿਰਫਜੇ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਇੱਕ ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਓਪ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਉਸ ਕੋਡ ਸਨਿੱਪਟ ਵਿੱਚ ਹੋਰ ਓਪਸ ਜੀਪੀਯੂ ਐਕਸਲਰੇਸ਼ਨ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ। ਇੱਥੇ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਣ ਹੈ।ਤੁਸੀਂ ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਦੀ ਬਜਾਏ ਓ. ਐੱਨ. ਐੱਨ. ਐਕਸ. ਰਨਟਾਈਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਲਈ ਕੋਡ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸੰਸ਼ੋਧਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋਃ \\n \'\' ਪਾਈਥਨ\\ਨਿੰਪੋਰਟ ਪਾਂਡਾ ਨੂੰ pd\\n ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ sklearn.ensemble ਆਯਾਤ ਤੋਂਰੈਂਡਮਫੋਰੈਸਟ ਕਲਾਸੀਫਾਇਰ \\ਨਿੰਪੋਰਟ ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਨੂੰ tf\\n\\n ਕਲਾਸ TfClassifierWraper (tf.keras.Model) ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚਃ \\n ਡਿਫ _ _ ਇਨਿਟ _ (ਸੈਲਫ, ਮਾਡਲ): \\nਸੁਪਰ (ਟੀਐੱਫ ਕਲਾਸਾਈਫਾਇਰ ਰੈਪਰ, ਸੈਲਫ). _ _ init _ _ () \\n self.model = ਮਾਡਲ \\n\\n ਡਿਫ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ (ਸੈਲਫ, x): \\n ਵਾਪਸੀ self.model.predict (x) \\n\\n #ਡਾਟਾ ਲੋਡ ਕਰੋ \\ndata =pd.read_csv (\'bitcoin_data.csv\', ਇੰਡੈਕਸ _ ਕੋਲ = 0) \\n\\n #ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡੋ ਅਤੇ ਟੀਚਾ\\nX = data.drop ([\'ਓਪਨ\', \'ਲੋ\', \'ਹਾਈ\', \'ਕਲੋਜ਼\'], ਧੁਰਾ = 1) \\ny =ਡਾਟਾ [\'ਬੰਦ\'] \\n\\n #ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿਓ\\nਮੋਡਲ = tf.keras.Sequential ()\\nmodel.add (...) #ਲੇਅਰਾਂ ਦਾ ਆਪਣਾ ਕ੍ਰਮ ਲਗਾਓਇੱਥੇ\\nmodel.compile (...)\\nmodel.fit (...) \\n\\n #ਇੱਕ ਟੈਂਸਰਫਲੋਕਲਾਸੀਫਾਇਰ ਰੈਪਰ\\nwrapped _ ਮਾਡਲ = TfClassifierWrapper (ਮਾਡਲ) \\n\\n #ਇੱਕ ਬਣਾਓਭਵਿੱਖਬਾਣੀ\\ਨਪ੍ਰਡਿਕਸ਼ਨ = wrapped_model.predict (X.iloc [-1:]) \\n\\n #ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ\\ਨਪ੍ਰਿੰਟ (\'ਅਨੁਮਾਨਤ ਕੀਮਤਃ{:. 2f} \'. ਫਾਰਮੈਟ (ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ [0] [0])) \\n "\\n ਇਹ ਕੋਡ ਜੀ. ਪੀ. ਯੂ. ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ, ਹਾਲਾਂਕਿ, ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਦੇ ਸਟੈਂਡਰਡ ਕੇਰਸ ਏ. ਪੀ. ਆਈ. ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਨਹੀਂਇੱਕ ਓਪੀ., "ਧੰਨਵਾਦ, ਪਰ ਮੇਰੇ ਕੋਲ ਐਸਕੇ-ਲਰਨ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਸਿਰਫ਼ ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ?", "ਜ਼ਰੂਰ! ਇੱਥੇ ਸਿਰਫ ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਸੋਧਿਆ ਕੋਡ ਹੈਃ \\n" \'ਪਾਈਥਨ\\ਨਿੰਪੋਰਟpd ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਪਾਂਡਾ ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਨੂੰ tf\\n\\n ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਪੋਰਟ ਕਰੋ #ਲੋਡ ਡਾਟਾ \\ndata = pd.read_csv (\'bitcoin_data.csv\', ਇੰਡੈਕਸ _ ਕੋਲ = 0) \\n\\n #ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਟੀਚੇ ਵਿੱਚ ਵੰਡੋ= data.drop ([\'ਓਪਨ\', \'ਲੋ\', \'ਹਾਈ\', \'ਕਲੋਜ਼\'], ਐਕਸਿਸ = 1) \\ny = ਡਾਟਾ [\'ਕਲੋਜ਼\'] \\n\\n #ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿਓ \\n ਮਾਡਲ = tf.keras.Sequential ()\\nmodel.add (...) #ਪੁਟਤੁਹਾਡੇ ਲੇਅਰਾਂ ਦਾ ਕ੍ਰਮ ਇੱਥੇ ਹੈ\\nmodel.compile (...)\\nmodel.fit (...) \\n #ਇੱਕ TfClassifierWrapper\\nwrapped _ ماڊل = TfClassifierWrapper (ਮਾਡਲ) \\n\\n #ਬਣਾਓ।ਇੱਕ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰੋ \\nprediction = wrapped_model.predict (X.iloc [-1:]) \\n\\n #ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਨੂੰ ਪ੍ਰਿੰਟ ਕਰੋ \\nਪ੍ਰਿੰਟ (\'ਅਨੁਮਾਨਤ ਕੀਮਤਃ{:. 2f} \'. ਫਾਰਮੈਟ (ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ [0] [0])) \\n "\\n ਇਹ ਕੋਡ ਵੀ ਇੱਕ ਜੀ. ਪੀ. ਯੂ. ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ, ਕਿਉਂਕਿ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਦੇ ਸਟੈਂਡਰਡ ਕੇਰਸ ਏ. ਪੀ. ਆਈ. ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਨਾ ਕਿ ਇੱਕਓ. ਪੀ. ", \'ਬਹੁਤ ਧੰਨਵਾਦ, ਨਾਮ _ 1\'", ਤੁਹਾਡਾ ਸਵਾਗਤ ਹੈ! ਜੇ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਈ ਹੋਰ ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਹਨ ਤਾਂ ਪੁੱਛਣ ਤੋਂ ਸੰਕੋਚ ਨਾ ਕਰੋ। ", \'ਸਿਰਫ ਇੱਕ ਹੋਰ ਪ੍ਰਸ਼ਨ, ਤੁਸੀਂ ਵਰਤਿਆ ਹੈ।ਟੀਚੇ ਦੇ ਵੇਰੀਏਬਲ ਉੱਤੇ ਅਤੇ ਸੁਤੰਤਰ ਵੇਰੀਬੇਲਜ਼ ਵਿੱਚ ਵੀ ਨਜ਼ਦੀਕੀ ਕੀਮਤ, ਕੀ ਇਹ ਠੀਕ ਹੈ? \',\' ਇਹ ਇੱਕ ਆਮ ਅਭਿਆਸ ਹੈ ਕਿ ਬੰਦ ਕੀਮਤ ਨੂੰ ਇਸ ਦੇ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਵਰਤਿਆ ਜਾਵੇ।ਸਟਾਕ ਦੀਆਂ ਕੀਮਤਾਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਵਰਗੇ ਰਵਾਇਤੀ ਵਿੱਤੀ ਕਾਰਜਾਂ ਵਿੱਚ ਟੀਚਾ ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲ, ਕਿਉਂਕਿ ਬੰਦ ਹੋਣ ਵਾਲੀ ਕੀਮਤ ਨੂੰ ਆਮ ਤੌਰ \'ਤੇ "ਅੰਤਮ" ਜਾਂ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਮੁੱਲ ਵਜੋਂ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।ਕਿਸੇ ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਵਪਾਰਕ ਦਿਨ ਲਈ। \\n ਸੁਤੰਤਰ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਵਿੱਚ ਬੰਦ ਕੀਮਤ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਲਈ, ਇਹ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਣਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧਵੇਰੀਏਬਲ ਕਾਰਨ ਦਾ ਸੰਕੇਤ ਨਹੀਂ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਲਈ ਭਾਵੇਂ ਅਸੀਂ ਬੰਦ ਕੀਮਤ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਟੀਚੇ ਵਜੋਂ ਵਰਤਦੇ ਹਾਂ, ਅਤੇ ਅਸੀਂ ਹੋਰ ਵੇਰੀਏਬਲ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਪਿਛਲੀਆਂ ਕੀਮਤਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਾਂ,ਵਾਲੀਅਮ, ਆਦਿ ਸੁਤੰਤਰ ਵੇਰੀਏਬਲ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ, ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਅਸੀਂ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਸੱਚੇ ਕਾਰਨ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਕੈਪਚਰ ਨਾ ਕਰ ਰਹੇ ਹਾਂ। \\n\\n ਇਹ ਕਿਹਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਟੀਚਾਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲ ਦਾ ਸੁਤੰਤਰ ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲਾਂ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧ ਹੋਣਾ ਇੱਕ ਆਮ ਅਤੇ ਵਾਜਬ ਧਾਰਨਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹ ਅਕਸਰ ਚੰਗੀਆਂ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਵੱਲ ਲੈ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।ਇਹ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ ਕਿ ਸੰਬੰਧ ਕਾਰਨ ਦਾ ਸੰਕੇਤ ਨਹੀਂ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਹਮੇਸ਼ਾ ਸੰਭਾਵਿਤ ਛੱਡੇ ਗਏ ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲ ਪੱਖਪਾਤ ਜਾਂ ਹੋਰ ਉਲਝਣ ਵਾਲੇ ਕਾਰਕਾਂ \'ਤੇ ਨਜ਼ਰ ਰੱਖੋ ਜਦੋਂਆਪਣੇ ਮਾਡਲ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨਾ। </do> \',\' ਧੰਨਵਾਦ, ਕਿੰਨੀ ਚੰਗੀ ਵਿਆਖਿਆ ਹੈ \'] ', 'ਕ੍ਰਿਪਾ ਕਰਕੇ ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਲਈ ਅਗਲੇ ਕੋਡ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਓਃ "sklearn.ensemble ਤੋਂ pd ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਪਾਂਡਾ ਨੂੰ ਆਯਾਤ ਕਰੋ ਰੈਂਡਮਫੋਰੈਸਟ ਕਲਾਸਾਈਫਾਇਰ #ਲੋਡ ਡਾਟਾ ਡੇਟਾ =pd.read_csv (\'bitcoin_data.csv\', ਇੰਡੈਕਸ _ ਕੋਲ = 0) #ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡੋ ਅਤੇ ਟੀਚਾ X = data.drop ([\'ਓਪਨ\', \'ਲੋ\', \'ਹਾਈ\', \'ਕਲੋਜ਼\'], ਧੁਰਾ = 1) y =ਡਾਟਾ [\'ਬੰਦ\'] #ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿਓ gbdt = ਰੈਂਡਮਫੋਰੈਸਟ ਕਲਾਸਾਈਫਾਇਰ (num _ class = 1) gbdt.fit (X, y) #ਇੱਕ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰੋ = gbdt.predict (X.iloc [-1:]) #ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਪ੍ਰਿੰਟ (\'ਅਨੁਮਾਨਤ ਕੀਮਤਃ {:. 2f}\'. ਫਾਰਮੈਟ (ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ [0] [0]) \') ਪ੍ਰਿੰਟ ਕਰੋ। \n ']