पेंगुइन

• विवरण :

पामर द्वीपसमूह, अंटार्कटिका में देखी गई तीन पेंगुइन प्रजातियों के लिए माप।

ये आंकड़े 2007-2009 से पामर स्टेशन लॉन्ग टर्म इकोलॉजिकल रिसर्च प्रोग्राम , यूएस लॉन्ग टर्म इकोलॉजिकल रिसर्च नेटवर्क के हिस्से के साथ डॉ. क्रिस्टन गोर्मन द्वारा एकत्र किए गए थे। डेटा मूल रूप से पर्यावरण डेटा पहल (EDI) डेटा पोर्टल से आयात किया गया था, और पामर स्टेशन डेटा नीति के अनुसार CC0 लाइसेंस ("कोई अधिकार सुरक्षित नहीं") द्वारा उपयोग के लिए उपलब्ध हैं। यह प्रति एलीसन होर्स्ट के गिटहब रिपॉजिटरी से आयात की गई थी।

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

• स्रोत कोड : tfds.datasets.penguins.Builder

• संस्करण :

  • 1.0.0 (डिफ़ॉल्ट): प्रारंभिक रिलीज़।

• ऑटो-कैश्ड ( दस्तावेज़ीकरण ): हाँ

• चित्र ( tfds.show_examples ): समर्थित नहीं है।

• उद्धरण :

@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/},
}

पेंगुइन/संसाधित (डिफ़ॉल्ट कॉन्फ़िगरेशन)

• विन्यास विवरण : penguins/processed iris डेटासेट के लिए एक ड्रॉप-इन प्रतिस्थापन है। इसमें 4 सामान्यीकृत संख्यात्मक विशेषताएं हैं जो एक टेंसर के रूप में प्रस्तुत की जाती हैं, कोई लापता मान नहीं है और वर्ग लेबल (प्रजातियां) एक पूर्णांक (एन = 334) के रूप में प्रस्तुत किया गया है।

• डाउनलोड आकार : 25.05 KiB

• डेटासेट का आकार : 17.61 KiB

• विभाजन :

विभाजित करना	उदाहरण
'train'	334

• फ़ीचर संरचना :

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

• फ़ीचर दस्तावेज़ीकरण :

विशेषता	कक्षा	आकार	डीटाइप	विवरण
	विशेषताएं डिक्ट
विशेषताएँ	टेन्सर	(4,)	फ्लोट32
प्रजातियाँ	क्लासलेबल		int64

• पर्यवेक्षित कुंजियाँ ( as_supervised दस्तावेज़ देखें): ('features', 'species')

• उदाहरण ( tfds.as_dataframe ):

पेंगुइन/सरल

• कॉन्फिग विवरण : penguins/simple को कच्चे डेटासेट से संसाधित किया गया है, पाठ क्षेत्रों से प्राप्त सरलीकृत वर्ग लेबल के साथ, अनुपलब्ध मान NaN/NA के रूप में चिह्नित हैं और केवल 7 महत्वपूर्ण विशेषताओं (n = 344) को बनाए रखता है।

• डाउनलोड आकार : 13.20 KiB

• डेटासेट का आकार : 56.10 KiB

• विभाजन :

विभाजित करना	उदाहरण
'train'	344

• फ़ीचर संरचना :

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),
})

• फ़ीचर दस्तावेज़ीकरण :

विशेषता	कक्षा	आकार	डीटाइप	विवरण
	विशेषताएं डिक्ट
बॉडी_मास_जी	टेन्सर		फ्लोट32
culmen_गहराई_mm	टेन्सर		फ्लोट32
culmen_length_mm	टेन्सर		फ्लोट32
फ्लिपर_लेंथ_मिमी	टेन्सर		फ्लोट32
द्वीप	क्लासलेबल		int64
लिंग	क्लासलेबल		int64
प्रजातियाँ	क्लासलेबल		int64

• पर्यवेक्षित कुंजियाँ ( as_supervised doc देखें): ({'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')

• उदाहरण ( tfds.as_dataframe ):

पेंगुइन/कच्चा

• कॉन्फिग विवरण : penguins/raw @allisonhorst से मूल, असंसाधित प्रति है, जिसमें सभी 17 विशेषताएं हैं, या तो संख्यात्मक प्रकार या कच्चे पाठ (n = 344) के रूप में प्रस्तुत की गई हैं।

• डाउनलोड आकार : 49.72 KiB

• डेटासेट का आकार : 164.51 KiB

• विभाजन :

विभाजित करना	उदाहरण
'train'	344

• फ़ीचर संरचना :

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),
})

• फ़ीचर दस्तावेज़ीकरण :

विशेषता	कक्षा	आकार	डीटाइप	विवरण
	विशेषताएं डिक्ट
बॉडी मास (जी)	टेन्सर		फ्लोट32
क्लच पूर्णता	मूलपाठ		डोरी
टिप्पणियाँ	मूलपाठ		डोरी
कुलमेन गहराई (मिमी)	टेन्सर		फ्लोट32
कुलमेन लंबाई (मिमी)	टेन्सर		फ्लोट32
खजूर का अंडा	मूलपाठ		डोरी
डेल्टा 13 सी (ओ/ओओ)	टेन्सर		फ्लोट32
डेल्टा 15 एन (ओ/ओओ)	टेन्सर		फ्लोट32
फ्लिपर की लंबाई (मिमी)	टेन्सर		फ्लोट32
व्यक्तिगत आईडी	मूलपाठ		डोरी
द्वीप	मूलपाठ		डोरी
क्षेत्र	मूलपाठ		डोरी
नमूने की संख्या	टेन्सर		int32
लिंग	मूलपाठ		डोरी
प्रजातियाँ	मूलपाठ		डोरी
मंच	मूलपाठ		डोरी
अध्ययन नाम	मूलपाठ		डोरी

• पर्यवेक्षित कुंजियाँ ( as_supervised doc देखें): None

• उदाहरण ( tfds.as_dataframe ):