german_credit_numeric

  • 설명 :

이 데이터 세트는 일련의 속성으로 기술된 사람들을 좋은 신용 위험 또는 나쁜 신용 위험으로 분류합니다. 여기서 버전은 범주형 및 정렬된 범주형 속성이 각각 지표 및 정수 수량으로 인코딩된 "숫자" 변형입니다.

나뉘다
'train' 1,000
  • 기능 구조 :
FeaturesDict({
    'features': Tensor(shape=(24,), dtype=int32),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=2),
})
  • 기능 문서 :
특징 수업 모양 D타입 설명
풍모Dict
특징 텐서 (24,) int32
상표 클래스 레이블 int64
  • 인용 :
@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"
}