german_credit_numeric

  • Mô tả:

Tập dữ liệu này phân loại những người được mô tả bởi một tập hợp các thuộc tính là rủi ro tín dụng tốt hoặc xấu. Phiên bản ở đây là biến thể "số" trong đó các thuộc tính phân loại có thứ tự và phân loại đã được mã hóa thành đại lượng chỉ thị và số nguyên tương ứng.

Tách ra Các ví dụ
'train' 1.000
  • Các tính năng:
FeaturesDict({
    'features': Tensor(shape=(24,), dtype=tf.int32),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=2),
})
  • Trích dẫn:
@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"
}