german_credit_numeric

  • Mô tả :

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

Tách ra ví dụ
'train' 1.000
  • Cấu trúc tính năng :
FeaturesDict({
    'features': Tensor(shape=(24,), dtype=int32),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=2),
})
  • Tài liệu tính năng :
Tính năng Lớp Hình dạng Dtype Sự mô tả
Tính năngDict
Tính năng, đặc điểm tenxơ (24,) int32
nhãn mác LớpNhãn int64
  • 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"
}