常用样本数据格式_计量经济学常用的三类样本数据是

常用样本数据格式

1 libsvm格式

每行文本表示一个样本，每个字段以” “(空格)分隔，每行的文本格式

label index1:value1 index2:value1 index3:value3 ...

其中

• label字段：
  • 字段类型：Int
  • 当输入数据是训练数据，label为样本的标签，二分类算法label是{0, 1}，多分类算法label是{0, 1, 2, …, n} ；
  • 当输入数据是预测数据，label是样本的index；
• index:value字段：
  • 特征index对应的value，index类型为Int，value类型为Double
  • 特征的index，从1开始计数, 与标准的libsvm格式一致

# libsvm样例数据
 1 1:0.5 3:3.1 7:1.0
 0 2:0.1 3:2.3 5:2.0
 1 4:0.2 7:1.1 9:0.0
    ....

2 dummy格式

每一行为一条记录(一个样本)，每个字段以” “分隔，每行的文本格式

"label index1 index2 index3"

• label字段
  • 字段类型：Int
  • 当输入数据是训练数据，label为样本的标签，二分类算法label是{0, 1}，多分类算法label是{0, 1, 2, …, n} ；
  • 当输入数据是预测数据，label是样本的index；
• index字段
  • 字段类型：Int/Long
  • 特征的index，从0开始计数
  • 这些是特征值为1的index，其他的就是特征值为0的index

# 数据格式样例
0 3 7 999 666
1 0 2 88 77
  ...

3 ffv格式

每行文本表示一个样本，每个字段以” “(空格)分隔，每行的文本格式

sample_id,feature_num,label,feature_field_id0x02feature_id0x03feature_value0x01feature_field_id0x02feature_id0x03feature_value...

其中

• label字段：
  • 字段类型：Int
  • 当输入数据是训练数据，label为样本的标签，二分类算法label是{0, 1}，多分类算法label是{0, 1, 2, …, n} ；
  • 当输入数据是预测数据，label是样本的index；
• feature_field_id0x02feature_id0x03feature_value字段：

• 特征域下特征id对应的value，特征id类型为Int，value类型为Double

# ffv样例数据(如Ali-CCP：Alibaba Click and Conversion Prediction数据集)
0,216:9342395:1.0 301:9351665:1.0 205:7702673:1.0 206:8317829:1.0 207:8967741:1.0 508:9356012:2.30259 210:9059239:1.0 210:9042796:1.0 210:9076972:1.0 210:9103884:1.0 210:9063064:1.0 127_14:3529789:2.3979 127_14:3806412:2.70805
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