টাইটানিক

• বর্ণনা :

টাইটানিকের পৃথক যাত্রীদের বেঁচে থাকার অবস্থা বর্ণনা করে ডেটাসেট। মূল ডেটাসেটে অনুপস্থিত মানগুলি? ব্যবহার করে উপস্থাপন করা হয়। ফ্লোট এবং int অনুপস্থিত মানগুলি -1 দিয়ে প্রতিস্থাপিত হয়, স্ট্রিং অনুপস্থিত মানগুলি 'অজানা' দিয়ে প্রতিস্থাপিত হয়।

• হোমপেজ : https://www.openml.org/d/40945

• উত্স কোড : tfds.datasets.titanic.Builder

• সংস্করণ :

  • 2.0.0 : নতুন স্প্লিট API ( https://tensorflow.org/datasets/splits )
  • 3.0.0 : ডেটাসেটের জন্য বৈশিষ্ট্যগুলির একটি আদর্শ সমতল অভিধান ব্যবহার করুন৷ ডেটাসেটটিকে (features_dict, survived) tuple এ বিভক্ত করতে as_supervised=True ব্যবহার করুন।
  • 4.0.0 (ডিফল্ট): উল্টানো লেবেলগুলি ঠিক করুন যা 3.0.0 এ উল্টানো হয়েছিল৷

• ডাউনলোড সাইজ : 114.98 KiB

• ডেটাসেটের আকার : 382.58 KiB

• স্বয়ংক্রিয় ক্যাশে ( ডকুমেন্টেশন ): হ্যাঁ

• বিভাজন :

বিভক্ত	উদাহরণ
'train'	1,309

• বৈশিষ্ট্য গঠন :

FeaturesDict({
    'age': float32,
    'boat': string,
    'body': int32,
    'cabin': string,
    'embarked': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=4),
    'fare': float32,
    'home.dest': string,
    'name': string,
    'parch': int32,
    'pclass': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=3),
    'sex': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=2),
    'sibsp': int32,
    'survived': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=2),
    'ticket': string,
})

• বৈশিষ্ট্য ডকুমেন্টেশন :

বৈশিষ্ট্য	ক্লাস	আকৃতি	ডিটাইপ	বর্ণনা
	ফিচারসডিক্ট
বয়স	টেনসর		float32
নৌকা	টেনসর		স্ট্রিং
শরীর	টেনসর		int32
কেবিন	টেনসর		স্ট্রিং
সূচনা	ক্লাসলেবেল		int64
ভাড়া	টেনসর		float32
home.dest	টেনসর		স্ট্রিং
নাম	টেনসর		স্ট্রিং
পার্চ	টেনসর		int32
pclass	ক্লাসলেবেল		int64
যৌনতা	ক্লাসলেবেল		int64
sibsp	টেনসর		int32
বেঁচে গেছে	ক্লাসলেবেল		int64
টিকিট	টেনসর		স্ট্রিং

• তত্ত্বাবধান করা কী (See as_supervised doc ): ({'age': 'age', 'boat': 'boat', 'body': 'body', 'cabin': 'cabin', 'embarked': 'embarked', 'fare': 'fare', 'home.dest': 'home.dest', 'name': 'name', 'parch': 'parch', 'pclass': 'pclass', 'sex': 'sex', 'sibsp': 'sibsp', 'ticket': 'ticket'}, 'survived')

• চিত্র ( tfds.show_examples ): সমর্থিত নয়।

• উদাহরণ ( tfds.as_dataframe ):

• উদ্ধৃতি :

@ONLINE {titanic,
author = "Frank E. Harrell Jr., Thomas Cason",
title  = "Titanic dataset",
month  = "oct",
year   = "2017",
url    = "https://www.openml.org/d/40945"
}