لدي سؤال؟ تواصل مع المجتمع في منتدى زيارة منتدى TensorFlow

تيتانيك

  • الوصف :

مجموعة بيانات تصف حالة بقاء الركاب الأفراد على تيتانيك. يتم تمثيل القيم المفقودة في مجموعة البيانات الأصلية باستخدام؟. يتم استبدال القيم المفقودة وعدد العناصر المفقودة بـ -1 ، ويتم استبدال قيم السلسلة المفقودة بـ "غير معروف".

انشق، مزق أمثلة
'train' 1،309
  • الميزات :
FeaturesDict({
    'features': FeaturesDict({
        'age': tf.float32,
        'boat': tf.string,
        'body': tf.int32,
        'cabin': tf.string,
        'embarked': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=4),
        'fare': tf.float32,
        'home.dest': tf.string,
        'name': tf.string,
        'parch': tf.int32,
        'pclass': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=3),
        'sex': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=2),
        'sibsp': tf.int32,
        'ticket': tf.string,
    }),
    'survived': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=2),
})
  • الاقتباس :
@ONLINE {titanic,
author = "Frank E. Harrell Jr., Thomas Cason",
title  = "Titanic dataset",
month  = "oct",
year   = "2017",
url    = "https://www.openml.org/d/40945"
}