german_credit_numeric

  • 説明:

このデータセットは、一連の属性によって記述された人々を信用リスクの良し悪しに分類します。ここでのバージョンは、カテゴリ属性と順序付きカテゴリ属性がそれぞれ指標と整数の量としてエンコードされた「数値」バリアントです。

スプリット
'train' 1,000
  • 機能構造:
FeaturesDict({
    'features': Tensor(shape=(24,), dtype=int32),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=2),
})
  • 機能のドキュメント:
特徴クラスDtype説明
特徴辞書
特徴テンソル(24) int32
ラベルクラスラベルint64
  • 引用
@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"
}