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german_credit_numeric

  • Descripción:

Este conjunto de datos clasifica a las personas descritas por un conjunto de atributos como riesgos crediticios buenos o malos. La versión aquí es la variante "numérica" ​​donde los atributos categóricos categóricos y ordenados se han codificado como cantidades indicadoras y enteras, respectivamente.

Separar Ejemplos de
'train' 1.000
  • características:
FeaturesDict({
    'features': Tensor(shape=(24,), dtype=tf.int32),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=2),
})
  • Cita:
@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"
}