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Lab06/Old/Dataset/bank-additional-full.csv
+41189
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File diff suppressed because it is too large Load Diff
Lab06/Old/Dataset/bank-additional-names.txt
+72
View File
@@ -0,0 +1,72 @@
Citation Request:
This dataset is publicly available for research. The details are described in [Moro et al., 2014].
Please include this citation if you plan to use this database:
[Moro et al., 2014] S. Moro, P. Cortez and P. Rita. A Data-Driven Approach to Predict the Success of Bank Telemarketing. Decision Support Systems, In press, http://dx.doi.org/10.1016/j.dss.2014.03.001
Available at: [pdf] http://dx.doi.org/10.1016/j.dss.2014.03.001
[bib] http://www3.dsi.uminho.pt/pcortez/bib/2014-dss.txt
1. Title: Bank Marketing (with social/economic context)
2. Sources
Created by: Sérgio Moro (ISCTE-IUL), Paulo Cortez (Univ. Minho) and Paulo Rita (ISCTE-IUL) @ 2014
3. Past Usage:
The full dataset (bank-additional-full.csv) was described and analyzed in:
S. Moro, P. Cortez and P. Rita. A Data-Driven Approach to Predict the Success of Bank Telemarketing. Decision Support Systems (2014), doi:10.1016/j.dss.2014.03.001.
4. Relevant Information:
This dataset is based on "Bank Marketing" UCI dataset (please check the description at: http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Bank+Marketing).
The data is enriched by the addition of five new social and economic features/attributes (national wide indicators from a ~10M population country), published by the Banco de Portugal and publicly available at: https://www.bportugal.pt/estatisticasweb.
This dataset is almost identical to the one used in [Moro et al., 2014] (it does not include all attributes due to privacy concerns).
Using the rminer package and R tool (http://cran.r-project.org/web/packages/rminer/), we found that the addition of the five new social and economic attributes (made available here) lead to substantial improvement in the prediction of a success, even when the duration of the call is not included. Note: the file can be read in R using: d=read.table("bank-additional-full.csv",header=TRUE,sep=";")
The zip file includes two datasets:
1) bank-additional-full.csv with all examples, ordered by date (from May 2008 to November 2010).
2) bank-additional.csv with 10% of the examples (4119), randomly selected from bank-additional-full.csv.
The smallest dataset is provided to test more computationally demanding machine learning algorithms (e.g., SVM).
The binary classification goal is to predict if the client will subscribe a bank term deposit (variable y).
5. Number of Instances: 41188 for bank-additional-full.csv
6. Number of Attributes: 20 + output attribute.
7. Attribute information:
For more information, read [Moro et al., 2014].
Input variables:
# bank client data:
1 - age (numeric)
2 - job : type of job (categorical: "admin.","blue-collar","entrepreneur","housemaid","management","retired","self-employed","services","student","technician","unemployed","unknown")
3 - marital : marital status (categorical: "divorced","married","single","unknown"; note: "divorced" means divorced or widowed)
4 - education (categorical: "basic.4y","basic.6y","basic.9y","high.school","illiterate","professional.course","university.degree","unknown")
5 - default: has credit in default? (categorical: "no","yes","unknown")
6 - housing: has housing loan? (categorical: "no","yes","unknown")
7 - loan: has personal loan? (categorical: "no","yes","unknown")
# related with the last contact of the current campaign:
8 - contact: contact communication type (categorical: "cellular","telephone")
9 - month: last contact month of year (categorical: "jan", "feb", "mar", ..., "nov", "dec")
10 - day_of_week: last contact day of the week (categorical: "mon","tue","wed","thu","fri")
11 - duration: last contact duration, in seconds (numeric). Important note: this attribute highly affects the output target (e.g., if duration=0 then y="no"). Yet, the duration is not known before a call is performed. Also, after the end of the call y is obviously known. Thus, this input should only be included for benchmark purposes and should be discarded if the intention is to have a realistic predictive model.
# other attributes:
12 - campaign: number of contacts performed during this campaign and for this client (numeric, includes last contact)
13 - pdays: number of days that passed by after the client was last contacted from a previous campaign (numeric; 999 means client was not previously contacted)
14 - previous: number of contacts performed before this campaign and for this client (numeric)
15 - poutcome: outcome of the previous marketing campaign (categorical: "failure","nonexistent","success")
# social and economic context attributes
16 - emp.var.rate: employment variation rate - quarterly indicator (numeric)
17 - cons.price.idx: consumer price index - monthly indicator (numeric)
18 - cons.conf.idx: consumer confidence index - monthly indicator (numeric)
19 - euribor3m: euribor 3 month rate - daily indicator (numeric)
20 - nr.employed: number of employees - quarterly indicator (numeric)
Output variable (desired target):
21 - y - has the client subscribed a term deposit? (binary: "yes","no")
8. Missing Attribute Values: There are several missing values in some categorical attributes, all coded with the "unknown" label. These missing values can be treated as a possible class label or using deletion or imputation techniques.
Lab06/Old/Dataset/bank-additional.csv
+4120
View File
File diff suppressed because it is too large Load Diff
Lab06/Old/Dataset/caesarian.csv.arff
+97
View File
@@ -0,0 +1,97 @@
@relation caesarian
@attribute 'Age' { 22,26,28,27,32,36,33,23,20,29,25,37,24,18,30,40,31,19,21,35,17,38 }
@attribute 'Delivery number' { 1,2,3,4 }
@attribute 'Delivery time' { 0,1,2 }
@attribute 'Blood of Pressure' { 2,1,0 }
@attribute 'Heart Problem' { 1,0 }
@attribute Caesarian { 0,1 }
@data
22,1,0,2,0,0
26,2,0,1,0,1
26,2,1,1,0,0
28,1,0,2,0,0
22,2,0,1,0,1
26,1,1,0,0,0
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28,2,0,1,0,0
27,1,1,1,0,1
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33,1,1,0,0,1
23,1,1,1,0,0
20,1,0,1,1,0
29,1,2,0,1,1
25,1,2,0,0,0
25,1,0,1,0,0
20,1,2,2,0,1
37,3,0,1,1,1
24,1,2,0,1,1
26,1,1,1,0,0
33,2,0,0,1,1
25,1,1,2,0,0
27,1,0,0,1,1
20,1,0,2,1,1
18,1,0,1,0,0
18,1,1,2,1,1
30,1,0,1,0,0
32,1,0,2,1,1
26,2,1,1,1,0
25,1,0,0,0,0
40,1,0,1,1,1
32,2,0,2,1,1
27,2,0,1,1,1
26,2,2,1,0,1
28,3,0,2,0,1
33,1,1,1,0,0
31,2,2,1,0,0
31,1,0,1,0,0
26,1,2,0,1,1
27,1,0,2,1,1
19,1,0,1,0,1
36,1,1,2,0,1
22,1,0,1,0,1
36,4,0,2,1,1
28,3,0,1,1,1
26,1,0,1,0,0
32,2,0,2,1,1
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29,2,0,1,1,1
25,2,0,1,0,0
32,3,1,0,1,1
21,1,0,0,0,1
26,1,0,2,0,1
30,2,1,2,1,1
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19,1,0,1,0,1
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27,2,2,0,0,0
17,1,0,0,0,1
29,1,2,0,1,1
28,2,0,1,0,0
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38,3,2,2,1,1
27,2,1,1,0,0
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29,2,1,2,0,1
25,1,2,0,0,1
24,2,2,1,0,0
Lab06/Old/Dataset/car.data
+1728
View File
File diff suppressed because it is too large Load Diff
Lab06/Old/Dataset/qsar_fish_toxicity.csv
+908
View File
@@ -0,0 +1,908 @@
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2.125;0.638;0.831;0;0;1.348;3.531
3.027;0.331;1.472;1;0;1.807;3.510
2.094;0.827;0.86;0;0;1.886;5.390
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3;0;0.938;1;0;2.851;3.513
2.62;0.499;0.99;0;0;2.942;4.402
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2.512;0.223;0.929;1;0;1.769;3.919
2.834;0.134;1.237;0;0;1.859;3.030
2.819;0.331;1.271;0;1;0.981;2.736
2.126;0.251;1.114;0;0;0.143;2.157
2.834;0.134;1.322;0;0;1.199;2.413
3.014;0.56;1.781;0;0;-0.115;0.898
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2.71;0.93;0.724;0;0;2.526;4.838
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1.818;0.134;1.445;0;0;0.202;1.559
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3.252;0.499;0.832;0;0;4.416;4.384
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3.609;0.811;1.208;0;0;3.291;4.380
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2.442;0.934;0.984;0;1;3.259;4.208
3.63;0.134;1.476;0;0;3.358;4.305
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3.159;0.965;1.584;0;2;1.121;3.770
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2.377;0.827;0.938;0;0;2.239;3.991
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2.215;0.887;0.888;0;0;1.395;3.932
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343 2.137 0.223 1.179 0 0 0.655 3.779
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347 3.252 0.499 0.832 0 0 4.416 4.384
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549 2.888 0.251 1.771 0 0 1.398 2.983
550 4.443 0.251 1.287 4 3 4.453 6.483
551 1.783 0.57 1.187 1 0 2.033 6.064
552 2.333 0.251 2.327 0 0 -0.241 3.884
553 3.526 0.711 1.586 0 3 1.569 3.660
554 3.526 0.711 1.596 0 3 0.757 3.423
555 2.366 0.405 1.735 0 0 -0.534 0.242
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557 4.436 0.764 1.227 0 1 5.258 5.412
558 4.356 1.028 1.224 0 1 5.741 5.758
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561 2.508 0.58 0.941 0 0 1.701 3.799
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563 3.05 0.405 0.868 1 3 2.233 6.195
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570 2.528 0.58 1.297 0 0 1.539 3.025
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573 3.103 0.134 1.016 0 0 2.193 3.220
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