simplement

• Descriptif :

Nom complet : Simulations pour des effets de traitement personnalisés

Généré avec le package R's Uplift : https://rdrr.io/cran/uplift/man/sim_pte.html

Le package peut être téléchargé ici : https://cran.r-project.org/src/contrib/Archive/uplift/

Jeu de données généré dans R version 4.1.2 avec le code suivant :

  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

Paramètres:

• n = nombre d'échantillons
• p = nombre de prédicteurs
• ro = covariance entre les prédicteurs
• sigma = multiplicateur du terme d'erreur
• beta.den = beta est multiplié par 1/beta.den

Créateur : Léo Guelman leo.guelman@gmail.com

• Page d' accueil : https://rdrr.io/cran/uplift/man/sim_pte.html

• Code source : tfds.datasets.simpte.Builder

• Versions :

  • 1.0.0 (par défaut) : version initiale.

• Taille du téléchargement : Unknown size

• Taille du jeu de données : 1.04 MiB

• Instructions de téléchargement manuel : cet ensemble de données nécessite que vous téléchargiez manuellement les données sources dans download_config.manual_dir (par défaut ~/tensorflow_datasets/downloads/manual/ ) :
  Veuillez télécharger les données d'entraînement : sim_pte_train.csv et les données de test : sim_pte_test.csv vers ~/tensorflow_datasets/downloads/manual/.

• Mise en cache automatique ( documentation ): Oui

• Fractionnements :

• Structure des fonctionnalités :

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,
})

• Documentation des fonctionnalités :

• Clés supervisées (Voir 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')

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

• Exemples ( tfds.as_dataframe ):

• Citation :

@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}
}