german_credit_numeric

• Descriptif :

Cet ensemble de données classe les personnes décrites par un ensemble d'attributs comme bons ou mauvais risques de crédit. La version ici est la variante "numérique" où les attributs catégoriels et catégoriels ordonnés ont été encodés respectivement en tant qu'indicateurs et quantités entières.

• Page d' accueil : https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Statlog+(German+Credit+Data)

• Code source : tfds.structured.GermanCreditNumeric

• Versions :

  • 1.0.0 (par défaut) : aucune note de version.

• Taille du téléchargement : 99.61 KiB

• Taille du jeu de données : 58.61 KiB

• Mise en cache automatique ( documentation ): Oui

• Fractionnements :

• Structure des fonctionnalités :

FeaturesDict({
    'features': Tensor(shape=(24,), dtype=int32),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=2),
})

• Documentation des fonctionnalités :

• Touches supervisées (Voir as_supervised doc ): ('features', 'label')

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

• Exemples ( tfds.as_dataframe ):

• Citation :

@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"
}