Ayuda a proteger la Gran Barrera de Coral con TensorFlow en Kaggle Únete Challenge

titánico

  • Descripción:

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

  • Inicio: https://www.openml.org/d/40945

  • El código fuente: tfds.structured.Titanic

  • versiones:

    • 2.0.0 : Nueva API de división ( https://tensorflow.org/datasets/splits )
    • 3.0.0 : Utilice un diccionario plana estándar de características para el conjunto de datos. Uso as_supervised=True para dividir el conjunto de datos en un (features_dict, survived) tupla.
    • 4.0.0 (predeterminado) : Fijar etiquetas invertidas que se invirtieron en el 3.0.0.
  • Tamaño del paquete: 114.98 KiB

  • Conjunto de datos de tamaño: 382.58 KiB

  • Auto-caché ( documentación ): Sí

  • Fraccionamientos:

Separar Ejemplos de
'train' 1,309
  • características:
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,
    'survived': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=2),
    'ticket': tf.string,
})
  • Claves supervisadas (Ver as_supervised doc ): ({'body': 'body', 'parch': 'parch', 'cabin': 'cabin', 'ticket': 'ticket', 'embarked': 'embarked', 'age': 'age', 'boat': 'boat', 'sibsp': 'sibsp', 'sex': 'sex', 'name': 'name', 'home.dest': 'home.dest', 'pclass': 'pclass', 'fare': 'fare'}, 'survived')

  • Figura ( tfds.show_examples ): No soportado.

  • 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"
}