German_credit_numeric

  • विवरण :

यह डेटासेट गुणों के एक सेट द्वारा वर्णित लोगों को अच्छे या बुरे क्रेडिट जोखिमों के रूप में वर्गीकृत करता है। यहाँ संस्करण "संख्यात्मक" संस्करण है जहाँ श्रेणीबद्ध और आदेशित श्रेणीबद्ध विशेषताओं को क्रमशः संकेतक और पूर्णांक मात्रा के रूप में एन्कोड किया गया है।

विभाजित करना उदाहरण
'train' 1,000
  • फ़ीचर संरचना :
FeaturesDict({
    'features': Tensor(shape=(24,), dtype=int32),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=2),
})
  • फ़ीचर दस्तावेज़ीकरण :
विशेषता कक्षा आकार डीटाइप विवरण
विशेषताएं डिक्ट
विशेषताएँ टेन्सर (24,) int32
लेबल क्लासलेबल int64
  • उद्धरण :
@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"
}