german_credit_numeric

Descripción :

Este conjunto de datos clasifica a las personas descritas por un conjunto de atributos como buenos o malos riesgos crediticios. La versión aquí es la variante "numérica" donde los atributos categóricos y categóricos ordenados han sido codificados como indicadores y cantidades enteras respectivamente.

Página de inicio: https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Statlog+(German+Credit+Data)
Código fuente : tfds.structured.GermanCreditNumeric
Versiones :
- 1.0.0 (predeterminado): Sin notas de la versión.
Tamaño de la descarga : 99.61 KiB
Tamaño del conjunto de datos : 58.61 KiB
Almacenamiento automático en caché ( documentación ): Sí
Divisiones :

Separar	Ejemplos
`'train'`	1,000

Estructura de características :

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

Documentación de características :

Rasgo	Clase	Forma	Tipo D
	CaracterísticasDict
caracteristicas	Tensor	(24,)	int32
etiqueta	Etiqueta de clase		int64

Teclas supervisadas (Ver as_supervised ): ('features', 'label')
Figura ( tfds.show_examples ): no compatible.
Ejemplos ( tfds.as_dataframe ):

Cita :

@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"
}