【发布时间】：2016-09-09 14:51:44
【问题描述】：
我正在使用 Tensorflow Wide and Deep 模型。它目前针对二元分类（>50K 或不）进行训练。
是否可以强制此模型直接针对数值进行训练以产生更精确（如果不太准确）的预测？
我见过一个使用 LSTM RNN 直接使用 TensorFlowEstimator 进行此类预测的示例here，但 DNNLinearCombinedClassifier 不会接受 n_classes=0。
我喜欢 Wide 和 Deep 模型的结构，尤其是能够分别运行线性回归和 DNN 以确定数据的可学习性，但我的应用程序涉及聚类的数据，但在重叠的、依赖于输入的时尚。
【问题讨论】：
标签： tensorflow linear-regression lstm