- বর্ণনা :
এই ডেটাসেটটি গুণাবলীর একটি সেট দ্বারা বর্ণিত ব্যক্তিদের ভাল বা খারাপ ক্রেডিট ঝুঁকি হিসাবে শ্রেণীবদ্ধ করে। এখানে সংস্করণটি হল "সংখ্যাসূচক" বৈকল্পিক যেখানে শ্রেণীবদ্ধ এবং ক্রমকৃত শ্রেণীগত বৈশিষ্ট্যগুলি যথাক্রমে সূচক এবং পূর্ণসংখ্যার পরিমাণ হিসাবে এনকোড করা হয়েছে।
হোমপেজ : https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Statlog+(German+Credit+Data)
সোর্স কোড :
tfds.structured.GermanCreditNumericসংস্করণ :
-
1.0.0(ডিফল্ট): কোনো রিলিজ নোট নেই।
-
ডাউনলোড সাইজ :
99.61 KiBডেটাসেটের আকার :
58.61 KiBস্বয়ংক্রিয় ক্যাশে ( ডকুমেন্টেশন ): হ্যাঁ
বিভাজন :
| বিভক্ত | উদাহরণ |
|---|---|
'train' | 1,000 |
- বৈশিষ্ট্য গঠন :
FeaturesDict({
'features': Tensor(shape=(24,), dtype=int32),
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=2),
})
- বৈশিষ্ট্য ডকুমেন্টেশন :
| বৈশিষ্ট্য | ক্লাস | আকৃতি | ডিটাইপ | বর্ণনা |
|---|---|---|---|---|
| ফিচারসডিক্ট | ||||
| বৈশিষ্ট্য | টেনসর | (24,) | int32 | |
| লেবেল | ক্লাসলেবেল | int64 |
তত্ত্বাবধান করা কী (দেখুন
as_superviseddoc ):('features', 'label')চিত্র ( tfds.show_examples ): সমর্থিত নয়।
উদাহরণ ( tfds.as_dataframe ):
- উদ্ধৃতি :
@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"
}