titanesque

  • Description:

Ensemble de données décrivant l'état de survie des passagers individuels sur le Titanic. Les valeurs manquantes dans l'ensemble de données d'origine sont représentées à l'aide de ?. Les valeurs manquantes float et int sont remplacées par -1, les valeurs manquantes de chaîne sont remplacées par 'Unknown'.

  • Page d' accueil: https://www.openml.org/d/40945

  • Code source: tfds.structured.Titanic

  • versions:

    • 2.0.0 : Nouvelle API split ( https://tensorflow.org/datasets/splits )
    • 3.0.0 : Utilisez un dictionnaire plat standard de fonctionnalités pour l'ensemble de données. Utilisez as_supervised=True pour diviser l'ensemble de données en un (features_dict, survived) a (features_dict, survived) tuple.

    • 4.0.0 (par défaut) : Fixer les étiquettes inversées qui ont été inversées dans le 3.0.0.

  • Taille du téléchargement: 114.98 KiB

  • Dataset Taille: 382.58 KiB

  • Auto-cache ( documentation ): Oui

  • scissions:

Diviser Exemples
'train' 1 309
  • Caractéristiques:
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,
})
  • Clés (Voir encadrés as_supervised doc ): ({'parch': 'parch', 'home.dest': 'home.dest', 'body': 'body', 'sibsp': 'sibsp', 'name': 'name', 'boat': 'boat', 'fare': 'fare', 'age': 'age', 'sex': 'sex', 'pclass': 'pclass', 'cabin': 'cabin', 'ticket': 'ticket', 'embarked': 'embarked'}, 'survived')

  • Figure ( tfds.show_examples ): Non pris en charge.

  • Exemples ( tfds.as_dataframe ):

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