סימפטי

l10n-placeholder1 treat == 1, 2, 1) test\\(treat <- ifelse(test\\)treat == 1, 2, 1) train\\(y <- ifelse(train\\)y == 1, 2, 1) test\\(y <- ifelse(test\\)y == 1, 2, 1) train\\(ts = NULL test\\)ts = NULL פרמטרים: n = מספר הדגימות p = מספר המנבאים ro = שיתופיות בין המנבאים sigma = mutiplier של מונח השגיאה beta.den = beta מוכפל על ידי 1/beta.den Creator : Leo Guelman leo.guelman@gmail.com כדי להשתמש במערך נתונים זה: ```python ייבא tensorflow_datasets כ-tfds ds = tfds.load('simpte', split='train') עבור ex ב-ds.take(4): הדפס (לדוגמה) ``` עיין ב[המדריך](https://www.tensorflow.org/datasets/overview) למידע נוסף על [tensorflow_datasets](https://www.tensorflow.org/datasets). " />
  • 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 :

לְפַצֵל דוגמאות
'test' 2,000
'train' 1,000
  • 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 :
תכונה מעמד צוּרָה Dtype תיאור
FeaturesDict
X1 מוֹתֵחַ tf.float32
X10 מוֹתֵחַ tf.float32
X11 מוֹתֵחַ tf.float32
X12 מוֹתֵחַ tf.float32
X13 מוֹתֵחַ tf.float32
X14 מוֹתֵחַ tf.float32
X15 מוֹתֵחַ tf.float32
X16 מוֹתֵחַ tf.float32
X17 מוֹתֵחַ tf.float32
X18 מוֹתֵחַ tf.float32
X19 מוֹתֵחַ tf.float32
X2 מוֹתֵחַ tf.float32
X20 מוֹתֵחַ tf.float32
X3 מוֹתֵחַ tf.float32
X4 מוֹתֵחַ tf.float32
X5 מוֹתֵחַ tf.float32
X6 מוֹתֵחַ tf.float32
X7 מוֹתֵחַ tf.float32
X8 מוֹתֵחַ tf.float32
X9 מוֹתֵחַ tf.float32
טיפול מוֹתֵחַ tf.int32
y מוֹתֵחַ tf.int32
  • 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}
}