পেঙ্গুইন

• বর্ণনা :

অ্যান্টার্কটিকার পামার দ্বীপপুঞ্জে তিনটি পেঙ্গুইন প্রজাতির পরিমাপ।

এই তথ্যগুলি 2007 - 2009 থেকে ডাঃ ক্রিস্টেন গরম্যান পামার স্টেশন লং টার্ম ইকোলজিক্যাল রিসার্চ প্রোগ্রামের মাধ্যমে সংগ্রহ করেছিলেন, ইউএস লং টার্ম ইকোলজিক্যাল রিসার্চ নেটওয়ার্কের অংশ। ডেটা মূলত এনভায়রনমেন্টাল ডেটা ইনিশিয়েটিভ (EDI) ডেটা পোর্টাল থেকে আমদানি করা হয়েছিল এবং পামার স্টেশন ডেটা নীতি অনুসারে CC0 লাইসেন্স ("কোনও অধিকার সংরক্ষিত নেই") দ্বারা ব্যবহারের জন্য উপলব্ধ৷ এই অনুলিপিটি অ্যালিসন হর্স্টের গিটহাব সংগ্রহস্থল থেকে আমদানি করা হয়েছিল।

• হোমপেজ : https://allisonhorst.github.io/palmerpenguins/

• সোর্স কোড : tfds.datasets.penguins.Builder

• সংস্করণ :

  • 1.0.0 (ডিফল্ট): প্রাথমিক প্রকাশ।

• স্বয়ংক্রিয় ক্যাশে ( ডকুমেন্টেশন ): হ্যাঁ

• চিত্র ( tfds.show_examples ): সমর্থিত নয়।

• উদ্ধৃতি :

@Manual{,
  title = {palmerpenguins: Palmer Archipelago (Antarctica) penguin data},
  author = {Allison Marie Horst and Alison Presmanes Hill and Kristen B Gorman},
  year = {2020},
  note = {R package version 0.1.0},
  doi = {10.5281/zenodo.3960218},
  url = {https://allisonhorst.github.io/palmerpenguins/},
}

পেঙ্গুইন/প্রসেসড (ডিফল্ট কনফিগারেশন)

• কনফিগার বিবরণ : penguins/processed হল iris ডেটাসেটের জন্য একটি ড্রপ-ইন প্রতিস্থাপন। এটিতে একটি একক টেনসর হিসাবে উপস্থাপিত 4টি স্বাভাবিক সংখ্যাসূচক বৈশিষ্ট্য রয়েছে, কোনও অনুপস্থিত মান এবং শ্রেণী লেবেল (প্রজাতি) একটি পূর্ণসংখ্যা (n = 334) হিসাবে উপস্থাপন করা হয়েছে।

• ডাউনলোড সাইজ : 25.05 KiB

• ডেটাসেটের আকার : 17.61 KiB

• বিভাজন :

বিভক্ত	উদাহরণ
'train'	৩৩৪

• বৈশিষ্ট্য গঠন :

FeaturesDict({
    'features': Tensor(shape=(4,), dtype=float32),
    'species': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=3),
})

• বৈশিষ্ট্য ডকুমেন্টেশন :

বৈশিষ্ট্য	ক্লাস	আকৃতি	ডিটাইপ	বর্ণনা
	ফিচারসডিক্ট
বৈশিষ্ট্য	টেনসর	(৪,)	float32
প্রজাতি	ক্লাসলেবেল		int64

• তত্ত্বাবধান করা কী (দেখুন as_supervised doc ): ('features', 'species')

• উদাহরণ ( tfds.as_dataframe ):

পেঙ্গুইন/সাধারণ

• কনফিগারেশনের বিবরণ : penguins/simple কাঁচা ডেটাসেট থেকে প্রক্রিয়া করা হয়েছে, পাঠ্য ক্ষেত্র থেকে প্রাপ্ত সরলীকৃত শ্রেণী লেবেল, অনুপস্থিত মানগুলি NaN/NA হিসাবে চিহ্নিত করা হয়েছে এবং শুধুমাত্র 7টি উল্লেখযোগ্য বৈশিষ্ট্য (n = 344) ধরে রেখেছে।

• ডাউনলোড সাইজ : 13.20 KiB

• ডেটাসেটের আকার : 56.10 KiB

• বিভাজন :

বিভক্ত	উদাহরণ
'train'	344

• বৈশিষ্ট্য গঠন :

FeaturesDict({
    'body_mass_g': float32,
    'culmen_depth_mm': float32,
    'culmen_length_mm': float32,
    'flipper_length_mm': float32,
    'island': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=3),
    'sex': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=3),
    'species': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=3),
})

• বৈশিষ্ট্য ডকুমেন্টেশন :

বৈশিষ্ট্য	ক্লাস	আকৃতি	ডিটাইপ	বর্ণনা
	ফিচারসডিক্ট
বডি_মাস_জি	টেনসর		float32
culmen_depth_mm	টেনসর		float32
culmen_length_mm	টেনসর		float32
ফ্লিপার_দৈর্ঘ্য_মিমি	টেনসর		float32
দ্বীপ	ক্লাসলেবেল		int64
যৌনতা	ক্লাসলেবেল		int64
প্রজাতি	ক্লাসলেবেল		int64

• তত্ত্বাবধান করা কী ( as_supervised ডক হিসাবে ): ({'body_mass_g': 'body_mass_g', 'culmen_depth_mm': 'culmen_depth_mm', 'culmen_length_mm': 'culmen_length_mm', 'flipper_length_mm': 'flipper_length_mm', 'island': 'island', 'sex': 'sex', 'species': 'species'}, 'species')

• উদাহরণ ( tfds.as_dataframe ):

পেঙ্গুইন/কাঁচা

• কনফিগারেশনের বিবরণ : penguins/raw হল @allisonhorst-এর আসল, অপ্রসেসড কপি, সমস্ত 17টি বৈশিষ্ট্য সমন্বিত, হয় সংখ্যাসূচক প্রকার বা কাঁচা পাঠ (n = 344) হিসাবে উপস্থাপিত।

• ডাউনলোড 49.72 KiB

• ডেটাসেটের আকার : 164.51 KiB

• বিভাজন :

বিভক্ত	উদাহরণ
'train'	344

• বৈশিষ্ট্য গঠন :

FeaturesDict({
    'Body Mass (g)': float32,
    'Clutch Completion': Text(shape=(), dtype=string),
    'Comments': Text(shape=(), dtype=string),
    'Culmen Depth (mm)': float32,
    'Culmen Length (mm)': float32,
    'Date Egg': Text(shape=(), dtype=string),
    'Delta 13 C (o/oo)': float32,
    'Delta 15 N (o/oo)': float32,
    'Flipper Length (mm)': float32,
    'Individual ID': Text(shape=(), dtype=string),
    'Island': Text(shape=(), dtype=string),
    'Region': Text(shape=(), dtype=string),
    'Sample Number': int32,
    'Sex': Text(shape=(), dtype=string),
    'Species': Text(shape=(), dtype=string),
    'Stage': Text(shape=(), dtype=string),
    'studyName': Text(shape=(), dtype=string),
})

• বৈশিষ্ট্য ডকুমেন্টেশন :

বৈশিষ্ট্য	ক্লাস	আকৃতি	ডিটাইপ	বর্ণনা
	ফিচারসডিক্ট
শরীরের ভর (g)	টেনসর		float32
ক্লাচ সমাপ্তি	পাঠ্য		স্ট্রিং
মন্তব্য	পাঠ্য		স্ট্রিং
কুলমেন গভীরতা (মিমি)	টেনসর		float32
কুলমেন দৈর্ঘ্য (মিমি)	টেনসর		float32
খেজুর ডিম	পাঠ্য		স্ট্রিং
ডেল্টা 13 C (o/oo)	টেনসর		float32
ডেল্টা 15 N (o/oo)	টেনসর		float32
ফ্লিপার দৈর্ঘ্য (মিমি)	টেনসর		float32
স্বতন্ত্র আইডি	পাঠ্য		স্ট্রিং
দ্বীপ	পাঠ্য		স্ট্রিং
অঞ্চল	পাঠ্য		স্ট্রিং
নমুনা নম্বর	টেনসর		int32
সেক্স	পাঠ্য		স্ট্রিং
প্রজাতি	পাঠ্য		স্ট্রিং
মঞ্চ	পাঠ্য		স্ট্রিং
অধ্যয়নের নাম	পাঠ্য		স্ট্রিং

• তত্ত্বাবধান করা কী (দেখুন as_supervised doc ): None

• উদাহরণ ( tfds.as_dataframe ):