german_credit_numeric

• Descrição :

Este conjunto de dados classifica as pessoas descritas por um conjunto de atributos como bons ou maus riscos de crédito. A versão aqui é a variante "numérica" ​​onde os atributos categóricos e ordenados foram codificados como indicadores e quantidades inteiras, respectivamente.

• Página inicial : https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Statlog+(German+Credit+Data)

• Código -fonte: tfds.structured.GermanCreditNumeric

• Versões :

  • 1.0.0 (padrão): sem notas de versão.

• Tamanho do download : 99.61 KiB

• Tamanho do conjunto de dados : 58.61 KiB

• Cache automático ( documentação ): Sim

• Divisões :

Dividir	Exemplos
'train'	1.000

• Estrutura de recursos :

FeaturesDict({
    'features': Tensor(shape=(24,), dtype=int32),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=2),
})

• Documentação do recurso:

Característica	Classe	Forma	Tipo D	Descrição
	RecursosDict
recursos	tensor	(24,)	int32
etiqueta	ClassLabel		int64

• Chaves supervisionadas (consulte o documento as_supervised ): ('features', 'label')

• Figura ( tfds.show_examples ): Não compatível.

• Exemplos ( tfds.as_dataframe ):

• Citação :

@misc{Dua:2019 ,
author = "Dua, Dheeru and Graff, Casey",
year = "2017",
title = "{UCI} Machine Learning Repository",
url = "http://archive.ics.uci.edu/ml",
institution = "University of California, Irvine, School of Information and Computer Sciences"
}