סימפטי

• תיאור :

שם מלא: סימולציות לאפקטים של טיפול אישי שנוצר עם החבילה R's Uplift: https://rdrr.io/cran/uplift/man/sim_pte.html ניתן להוריד את החבילה כאן: https://cran.r-project.org /src/contrib/Archive/uplift/

ערכת נתונים שנוצרה בגרסה R 4.1.2 עם הקוד הבא:

ספרייה (העלאה)

set.seed(123)

רכבת <- sim_pte(n = 1000, p = 20, rho = 0, sigma = sqrt(2), beta.den = 4) test <- sim_pte(n = 2000, p = 20, rho = 0, sigma = sqrt (2), beta.den = 4)

הרכבת\(treat <- ifelse(train\)טיפול == 1, 2, 1) בדוק\(treat <- ifelse(test\)טיפול == 1, 2, 1)

הרכבת\(y <- ifelse(train\)y == 1, 2, 1) בדוק\(y <- ifelse(test\)y == 1, 2, 1)

train\(ts = NULL test\)ts = NULL

פרמטרים: n = מספר דגימות p = מספר מנבאים ro = שיתופיות בין המנבאים sigma = מוכפל של מונח השגיאה beta.den = בטא מוכפל ב-1/beta.den

יוצר: ליאו גואלמן leo.guelman@gmail.com

• דף הבית : https://rdrr.io/cran/uplift/man/sim_pte.html

• קוד מקור : tfds.recommendation.simPTE.Simpte

• גרסאות :

  • 1.0.0 (ברירת מחדל): שחרור ראשוני.

• גודל הורדה : Unknown size

• גודל מערך נתונים : 1.04 MiB

• הוראות הורדה ידניות : מערך נתונים זה מחייב אותך להוריד את נתוני המקור באופן ידני אל download_config.manual_dir (ברירת המחדל היא ~/tensorflow_datasets/downloads/manual/ ):
  אנא הורד את נתוני ההדרכה: sim_pte_train.csv ונתוני הבדיקה: sim_pte_test.csv אל ~/tensorflow_datasets/downloads/manual/.

• שמור אוטומטי במטמון ( תיעוד ): כן

• פיצולים :

• מבנה תכונה :

FeaturesDict({
    'X1': tf.float32,
    'X10': tf.float32,
    'X11': tf.float32,
    'X12': tf.float32,
    'X13': tf.float32,
    'X14': tf.float32,
    'X15': tf.float32,
    'X16': tf.float32,
    'X17': tf.float32,
    'X18': tf.float32,
    'X19': tf.float32,
    'X2': tf.float32,
    'X20': tf.float32,
    'X3': tf.float32,
    'X4': tf.float32,
    'X5': tf.float32,
    'X6': tf.float32,
    'X7': tf.float32,
    'X8': tf.float32,
    'X9': tf.float32,
    'treat': tf.int32,
    'y': tf.int32,
})

• תיעוד תכונה :

• מפתחות בפיקוח (ראה as_supervised doc ): ({'X1': 'X1', 'X10': 'X10', 'X11': 'X11', 'X12': 'X12', 'X13': 'X13', 'X14': 'X14', 'X15': 'X15', 'X16': 'X16', 'X17': 'X17', 'X18': 'X18', 'X19': 'X19', 'X2': 'X2', 'X20': 'X20', 'X3': 'X3', 'X4': 'X4', 'X5': 'X5', 'X6': 'X6', 'X7': 'X7', 'X8': 'X8', 'X9': 'X9', 'treat': 'treat'}, 'y')

• איור ( tfds.show_examples ): לא נתמך.

• דוגמאות ( tfds.as_dataframe ):

• ציטוט :

@misc{https://doi.org/10.48550/arxiv.1212.2995,
  doi = {10.48550/ARXIV.1212.2995},
  url = {https://arxiv.org/abs/1212.2995},
  author = {Tian, Lu and Alizadeh, Ash and Gentles, Andrew and Tibshirani, Robert},
  keywords = {Methodology (stat.ME), FOS: Computer and information sciences, FOS: Computer and information sciences},
  title = {A Simple Method for Detecting Interactions between a Treatment and a Large Number of Covariates},
  publisher = {arXiv},
  year = {2012},
  copyright = {arXiv.org perpetual, non-exclusive license}
}