titánico

• Descripción :

Conjunto de datos que describe el estado de supervivencia de pasajeros individuales en el Titanic. Los valores que faltan en el conjunto de datos original se representan mediante ?. Los valores faltantes flotantes e int se reemplazan con -1, los valores faltantes de cadena se reemplazan con 'Desconocido'.

• Página de inicio: https://www.openml.org/d/40945

• Código fuente : tfds.datasets.titanic.Builder

• Versiones :

  • 2.0.0 : nueva API dividida ( https://tensorflow.org/datasets/splits )
  • 3.0.0 : use un diccionario plano estándar de características para el conjunto de datos. Use as_supervised=True para dividir el conjunto de datos en una tupla (features_dict, survived) .
  • 4.0.0 (predeterminado): arregla las etiquetas invertidas que estaban invertidas en la versión 3.0.0.

• Tamaño de la descarga : 114.98 KiB

• Tamaño del conjunto de datos : 382.58 KiB

• Almacenamiento automático en caché ( documentación ): Sí

• Divisiones :

• Estructura de características :

FeaturesDict({
    'age': float32,
    'boat': string,
    'body': int32,
    'cabin': string,
    'embarked': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=4),
    'fare': float32,
    'home.dest': string,
    'name': string,
    'parch': int32,
    'pclass': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=3),
    'sex': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=2),
    'sibsp': int32,
    'survived': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=2),
    'ticket': string,
})

• Documentación de características :

• Llaves supervisadas (Ver as_supervised ): ({'age': 'age', 'boat': 'boat', 'body': 'body', 'cabin': 'cabin', 'embarked': 'embarked', 'fare': 'fare', 'home.dest': 'home.dest', 'name': 'name', 'parch': 'parch', 'pclass': 'pclass', 'sex': 'sex', 'sibsp': 'sibsp', 'ticket': 'ticket'}, 'survived')

• Figura ( tfds.show_examples ): no compatible.

• Ejemplos ( tfds.as_dataframe ):

• Cita :

@ONLINE {titanic,
author = "Frank E. Harrell Jr., Thomas Cason",
title  = "Titanic dataset",
month  = "oct",
year   = "2017",
url    = "https://www.openml.org/d/40945"
}

• Descripción :

Conjunto de datos que describe el estado de supervivencia de pasajeros individuales en el Titanic. Los valores que faltan en el conjunto de datos original se representan mediante ?. Los valores faltantes flotantes e int se reemplazan con -1, los valores faltantes de cadena se reemplazan con 'Desconocido'.

• Página de inicio: https://www.openml.org/d/40945

• Código fuente : tfds.datasets.titanic.Builder

• Versiones :

  • 2.0.0 : nueva API dividida ( https://tensorflow.org/datasets/splits )
  • 3.0.0 : use un diccionario plano estándar de características para el conjunto de datos. Use as_supervised=True para dividir el conjunto de datos en una tupla (features_dict, survived) .
  • 4.0.0 (predeterminado): arregla las etiquetas invertidas que estaban invertidas en la versión 3.0.0.

• Tamaño de la descarga : 114.98 KiB

• Tamaño del conjunto de datos : 382.58 KiB

• Almacenamiento automático en caché ( documentación ): Sí

• Divisiones :

• Estructura de características :

FeaturesDict({
    'age': float32,
    'boat': string,
    'body': int32,
    'cabin': string,
    'embarked': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=4),
    'fare': float32,
    'home.dest': string,
    'name': string,
    'parch': int32,
    'pclass': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=3),
    'sex': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=2),
    'sibsp': int32,
    'survived': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=2),
    'ticket': string,
})

• Documentación de características :

• Llaves supervisadas (Ver as_supervised ): ({'age': 'age', 'boat': 'boat', 'body': 'body', 'cabin': 'cabin', 'embarked': 'embarked', 'fare': 'fare', 'home.dest': 'home.dest', 'name': 'name', 'parch': 'parch', 'pclass': 'pclass', 'sex': 'sex', 'sibsp': 'sibsp', 'ticket': 'ticket'}, 'survived')

• Figura ( tfds.show_examples ): no compatible.

• Ejemplos ( tfds.as_dataframe ):

• Cita :

@ONLINE {titanic,
author = "Frank E. Harrell Jr., Thomas Cason",
title  = "Titanic dataset",
month  = "oct",
year   = "2017",
url    = "https://www.openml.org/d/40945"
}