german_credit_numeric

Descrizione :

Questo set di dati classifica le persone descritte da un insieme di attributi come rischi di credito buoni o cattivi. La versione qui è la variante "numerica" in cui gli attributi categorici categorici e ordinati sono stati codificati rispettivamente come indicatori e quantità intere.

Homepage : https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Statlog+(German+Credit+Data)
Codice sorgente : tfds.structured.GermanCreditNumeric
Versioni :
- 1.0.0 (impostazione predefinita): nessuna nota di rilascio.
Dimensione del download : 99.61 KiB
Dimensione del set di dati: 58.61 KiB
Auto-cache ( documentazione ): Sì
Divisioni :

Diviso	Esempi
`'train'`	1.000

Struttura delle caratteristiche :

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

Documentazione delle funzionalità :

Caratteristica	Classe	Forma	Tipo D
	CaratteristicheDict
caratteristiche	Tensore	(24,)	int32
etichetta	ClassLabel		int64

Chiavi supervisionate (vedi as_supervised doc ): ('features', 'label')
Figura ( tfds.show_examples ): non supportato.
Esempi ( tfds.as_dataframe ):

Citazione :

@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"
}