- الوصف :
تصنف مجموعة البيانات هذه الأشخاص الذين تم وصفهم من خلال مجموعة من السمات على أنهم مخاطر ائتمانية جيدة أو سيئة. الإصدار هنا هو المتغير "الرقمي" حيث تم ترميز السمات الفئوية والمرتبة كمؤشر وكميات صحيحة على التوالي.
الصفحة الرئيسية : https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Statlog+(German+Credit+Data)
كود المصدر :
tfds.structured.GermanCreditNumericإصدارات :
-
1.0.0(افتراضي): لا توجد ملاحظات حول الإصدار.
-
حجم التحميل :
99.61 KiBحجم مجموعة البيانات :
58.61 KiBالتخزين المؤقت التلقائي ( الوثائق ): نعم
الانقسامات :
| انشق، مزق | أمثلة |
|---|---|
'train' | 1،000 |
- هيكل الميزة :
FeaturesDict({
'features': Tensor(shape=(24,), dtype=int32),
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=2),
})
- وثائق الميزة :
| ميزة | فصل | شكل | نوع | وصف |
|---|---|---|---|---|
| الميزات | ||||
| الميزات | موتر | (24 ،) | int32 | |
| ضع الكلمة المناسبة | ClassLabel | int64 |
المفاتيح الخاضعة للإشراف (راجع المستند
as_supervised):('features', 'label')الشكل ( tfds.show_examples ): غير مدعوم.
أمثلة ( tfds.as_dataframe ):
- الاقتباس :
@misc{Dua:2019 ,
author = "Dua, Dheeru and Graff, Casey",
year = "2017",
title = "{UCI} Machine Learning Repository",
url = "http://archive.ics.uci.edu/ml",
institution = "University of California, Irvine, School of Information and Computer Sciences"
}