istella

• Açıklama :

Istella veri kümeleri, Istella tarafından yayınlanan üç büyük ölçekli Sıralamaya Göre Öğrenme veri kümesidir. Her veri kümesi, özellik vektörleri ve karşılık gelen alaka değerlendirme etiketleri olarak temsil edilen sorgu-belge çiftlerinden oluşur.

Veri kümesi üç sürüm içerir:

• main ("Istella LETOR"): 10.454.629 sorgu-belge çifti içerir.
• s ("Istella-S LETOR"): 3.408.630 sorgu-belge çifti içerir.
• x ("Istella-X LETOR"): 26.791.447 sorgu-belge çifti içerir.

Veri kümesinin main , s veya x sürümünün kullanılıp kullanılmayacağını aşağıdaki gibi belirtebilirsiniz:

ds = tfds.load("istella/main")
ds = tfds.load("istella/s")
ds = tfds.load("istella/x")

Yalnızca istella belirtilirse, istella/main seçenek varsayılan olarak seçilir:

# This is the same as `tfds.load("istella/main")`
ds = tfds.load("istella")

• Anasayfa : http://quickrank.isti.cnr.it/istella-dataset/

• Kaynak kodu : tfds.ranking.istella.Istella

• sürümler :

  • 1.0.0 : İlk sürüm.
  • 1.0.1 : Float64'ü desteklemek için serileştirmeyi düzeltin.
  • 1.1.0 : Özellikleri tek bir 'float_features' özelliğinde toplayın.
  • 1.2.0 (varsayılan): Sorgu ve belge tanımlayıcıları ekleyin.

• Otomatik önbelleğe alınmış ( belgeleme ): Hayır

• Özellik yapısı :

FeaturesDict({
    'doc_id': Tensor(shape=(None,), dtype=int64),
    'float_features': Tensor(shape=(None, 220), dtype=float64),
    'label': Tensor(shape=(None,), dtype=float64),
    'query_id': Text(shape=(), dtype=string),
})

• Özellik belgeleri :

Özellik	Sınıf	Şekil	Dtipi	Açıklama
	ÖzelliklerDict
doc_id	tensör	(Hiçbiri,)	int64
float_features	tensör	(Yok, 220)	şamandıra64
etiket	tensör	(Hiçbiri,)	şamandıra64
sorgu_kimliği	Metin		sicim

• Denetlenen anahtarlar (Bkz as_supervised doc ): None

• Şekil ( tfds.show_examples ): Desteklenmiyor.

• Alıntı :

@article{10.1145/2987380,
  author = {Dato, Domenico and Lucchese, Claudio and Nardini, Franco Maria and Orlando, Salvatore and Perego, Raffaele and Tonellotto, Nicola and Venturini, Rossano},
  title = {Fast Ranking with Additive Ensembles of Oblivious and Non-Oblivious Regression Trees},
  year = {2016},
  publisher = {ACM},
  address = {New York, NY, USA},
  volume = {35},
  number = {2},
  issn = {1046-8188},
  url = {https://doi.org/10.1145/2987380},
  doi = {10.1145/2987380},
  journal = {ACM Transactions on Information Systems},
  articleno = {15},
  numpages = {31},
}

istella/main (varsayılan yapılandırma)

• İndirme boyutu : 1.20 GiB

• Veri kümesi boyutu : 1.12 GiB

• bölmeler :

Bölmek	örnekler
'test'	9.799
'train'	23.219

• Örnekler ( tfds.as_dataframe ):

istella/lar

• İndirme boyutu : 450.26 MiB

• Veri kümesi boyutu : 421.88 MiB

• bölmeler :

Bölmek	örnekler
'test'	6.562
'train'	19.245
'vali'	7.211

• Örnekler ( tfds.as_dataframe ):

istella/x

• İndirme boyutu : 4.42 GiB

• Veri kümesi boyutu : 2.46 GiB

• bölmeler :

Bölmek	örnekler
'test'	2.000
'train'	6.000
'vali'	2.000

• Örnekler ( tfds.as_dataframe ):