simples

• Descrição :

Nome completo: Simulações para efeitos de tratamentos personalizados

Gerado com o pacote R's Uplift: https://rdrr.io/cran/uplift/man/sim_pte.html

O pacote pode ser baixado aqui: https://cran.r-project.org/src/contrib/Archive/uplift/

Conjunto de dados gerado no R versão 4.1.2 com o seguinte código:

  library(uplift)

  set.seed(123)

  train <- sim_pte(n = 1000, p = 20, rho = 0, sigma = sqrt(2), beta.den = 4)
  test <- sim_pte(n = 2000, p = 20, rho = 0, sigma = sqrt(2), beta.den = 4)

  train$treat <- ifelse(train$treat == 1, 2, 1)
  test$treat <- ifelse(test$treat == 1, 2, 1)

  train$y <- ifelse(train$y == 1, 2, 1)
  test$y <- ifelse(test$y == 1, 2, 1)

  train$ts = NULL
  test$ts = NULL

Parâmetros:

• n = número de amostras
• p = número de preditores
• ro = covariância entre preditores
• sigma = multiplicador do termo de erro
• beta.den = beta é multiplicado por 1/beta.den

Criador: Leo Guelman leo.guelman@gmail.com

• Página inicial : https://rdrr.io/cran/uplift/man/sim_pte.html

• Código -fonte: tfds.datasets.simpte.Builder

• Versões :

  • 1.0.0 (padrão): versão inicial.

• Tamanho do download : Unknown size

• Tamanho do conjunto de dados : 1.04 MiB

• Instruções de download manual : este conjunto de dados exige que você baixe os dados de origem manualmente em download_config.manual_dir (o padrão é ~/tensorflow_datasets/downloads/manual/ ):
  Baixe os dados de treinamento: sim_pte_train.csv e os dados de teste: sim_pte_test.csv para ~/tensorflow_datasets/downloads/manual/.

• Cache automático ( documentação ): Sim

• Divisões :

• Estrutura de recursos :

FeaturesDict({
    'X1': float32,
    'X10': float32,
    'X11': float32,
    'X12': float32,
    'X13': float32,
    'X14': float32,
    'X15': float32,
    'X16': float32,
    'X17': float32,
    'X18': float32,
    'X19': float32,
    'X2': float32,
    'X20': float32,
    'X3': float32,
    'X4': float32,
    'X5': float32,
    'X6': float32,
    'X7': float32,
    'X8': float32,
    'X9': float32,
    'treat': int32,
    'y': int32,
})

• Documentação do recurso:

• Chaves supervisionadas (Consulte as_supervised doc ): ({'X1': 'X1', 'X10': 'X10', 'X11': 'X11', 'X12': 'X12', 'X13': 'X13', 'X14': 'X14', 'X15': 'X15', 'X16': 'X16', 'X17': 'X17', 'X18': 'X18', 'X19': 'X19', 'X2': 'X2', 'X20': 'X20', 'X3': 'X3', 'X4': 'X4', 'X5': 'X5', 'X6': 'X6', 'X7': 'X7', 'X8': 'X8', 'X9': 'X9', 'treat': 'treat'}, 'y')

• Figura ( tfds.show_examples ): Não compatível.

• Exemplos ( tfds.as_dataframe ):

• Citação :

@misc{https://doi.org/10.48550/arxiv.1212.2995,
  doi = {10.48550/ARXIV.1212.2995},
  url = {https://arxiv.org/abs/1212.2995},
  author = {Tian, Lu and Alizadeh, Ash and Gentles, Andrew and Tibshirani, Robert},
  keywords = {Methodology (stat.ME), FOS: Computer and information sciences, FOS: Computer and information sciences},
  title = {A Simple Method for Detecting Interactions between a Treatment and a Large Number of Covariates},
  publisher = {arXiv},
  year = {2012},
  copyright = {arXiv.org perpetual, non-exclusive license}
}