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titanico

  • Descrizione :

Set di dati che descrive lo stato di sopravvivenza dei singoli passeggeri sul Titanic. I valori mancanti nel set di dati originale vengono rappresentati utilizzando?. I valori float e int mancanti vengono sostituiti con -1, i valori mancanti delle stringhe vengono sostituiti con "Unknown".

Diviso Esempi
'train' 1.309
  • Caratteristiche :
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),
})
@ONLINE {titanic,
author = "Frank E. Harrell Jr., Thomas Cason",
title  = "Titanic dataset",
month  = "oct",
year   = "2017",
url    = "https://www.openml.org/d/40945"
}