Tensorflowはディシジョンツリー分類子をサポートしていますか？

データセットを分類するために決定木分類器を実装しようとしています。私はPythonを使用しています。これでscikit学習で実装するのは簡単ですが、これをテンソルフローに実装するにはどうすればよいですか。

基本的に私TensorFlowは決定木をサポートしていないと思います。ここから引用、

これは非常に単純化しすぎていますが、今日利用できる機械学習ライブラリには基本的に2種類ありますDeep learning （CNN、RNN、完全接続ネット、線形モデル）とその他すべて（SVM、GBM、ランダムフォレスト、ナイーブベイズ、K-NNなど）。 ）。この理由は、ディープラーニングは他の従来のトレーニング方法よりもはるかに計算集約的であるため、ライブラリの高度な特殊化（GPUや分散機能の使用など）が必要になるためです。Pythonを使用していて、アルゴリズムの幅が最も広いパッケージを探している場合は、scikit-learnを試してください。実際には、ディープラーニングと従来の方法を使用する場合は、複数のライブラリを使用する必要があります。「完全な」パッケージはありません。

ここから、TensorFlowディープモデルではない他の学習アルゴリズムが実装されていることがわかります。

で実装されている追跡アルゴリズムについては、こちらをご覧くださいTensorFlow。

私が他の投稿で書いたものと同様に、TensorFlowには実際には、他の非深層学習アルゴリズムに加えて、ランダムフォレストと勾配ブースティングの実装があります。リンクはその投稿にあります。

主な違いは、テンソルフローが数値的方法（つまり、勾配降下法）に基づいていることです。ツリーベースのメソッドには勾配はありません。例外は勾配回帰木です。