nbalepur/KARL

---
dataset_info:
features:
- name: user_id
dtype: string
- name: card_id
dtype: string
- name: card_text
dtype: string
- name: is_new_fact
dtype: bool
- name: user_n_study_positive
dtype: int64
- name: user_n_study_negative
dtype: int64
- name: user_n_study_total
dtype: int64
- name: card_n_study_positive
dtype: int64
- name: card_n_study_negative
dtype: int64
- name: card_n_study_total
dtype: int64
- name: usercard_n_study_positive
dtype: int64
- name: usercard_n_study_negative
dtype: int64
- name: usercard_n_study_total
dtype: int64
- name: acc_user
dtype: float64
- name: acc_card
dtype: float64
- name: acc_usercard
dtype: float64
- name: usercard_delta
dtype: int64
- name: usercard_delta_previous
dtype: int64
- name: usercard_previous_study_response
dtype: bool
- name: leitner_box
dtype: int64
- name: sm2_efactor
dtype: float64
- name: sm2_interval
dtype: float64
- name: sm2_repetition
dtype: int64
- name: delta_to_leitner_scheduled_date
dtype: int64
- name: delta_to_sm2_scheduled_date
dtype: int64
- name: repetition_model
dtype: string
- name: elapsed_milliseconds
dtype: int64
- name: correct_on_first_try
dtype: bool
- name: utc_datetime
dtype: timestamp[ns, tz=UTC]
- name: utc_date
dtype: date32
- name: response
dtype: bool
- name: record_id
dtype: string
- name: deck_id
dtype: string
- name: deck_name
dtype: string
- name: n_minutes_spent
dtype: int64
- name: __index_level_0__
dtype: int64
splits:
- name: train
num_bytes: 50145895
num_examples: 123143
download_size: 14348387
dataset_size: 50145895
configs:
- config_name: default
data_files:
- split: train
path: data/train-*
---

原始信息汇总

数据集概述

数据特征

数据集包含以下特征：

• user_id: 用户ID，数据类型为字符串。
• card_id: 卡片ID，数据类型为字符串。
• card_text: 卡片文本，数据类型为字符串。
• is_new_fact: 是否为新事实，数据类型为布尔值。
• user_n_study_positive: 用户正向学习次数，数据类型为64位整数。
• user_n_study_negative: 用户负向学习次数，数据类型为64位整数。
• user_n_study_total: 用户总学习次数，数据类型为64位整数。
• card_n_study_positive: 卡片正向学习次数，数据类型为64位整数。
• card_n_study_negative: 卡片负向学习次数，数据类型为64位整数。
• card_n_study_total: 卡片总学习次数，数据类型为64位整数。
• usercard_n_study_positive: 用户卡片正向学习次数，数据类型为64位整数。
• usercard_n_study_negative: 用户卡片负向学习次数，数据类型为64位整数。
• usercard_n_study_total: 用户卡片总学习次数，数据类型为64位整数。
• acc_user: 用户准确率，数据类型为64位浮点数。
• acc_card: 卡片准确率，数据类型为64位浮点数。
• acc_usercard: 用户卡片准确率，数据类型为64位浮点数。
• usercard_delta: 用户卡片增量，数据类型为64位整数。
• usercard_delta_previous: 用户卡片前一次增量，数据类型为64位整数。
• usercard_previous_study_response: 用户卡片前一次学习响应，数据类型为布尔值。
• leitner_box: Leitner盒子编号，数据类型为64位整数。
• sm2_efactor: SM2算法因子，数据类型为64位浮点数。
• sm2_interval: SM2算法间隔，数据类型为64位浮点数。
• sm2_repetition: SM2算法重复次数，数据类型为64位整数。
• delta_to_leitner_scheduled_date: 到Leitner计划日期的增量，数据类型为64位整数。
• delta_to_sm2_scheduled_date: 到SM2计划日期的增量，数据类型为64位整数。
• repetition_model: 重复模型，数据类型为字符串。
• elapsed_milliseconds: 已用毫秒数，数据类型为64位整数。
• correct_on_first_try: 首次尝试是否正确，数据类型为布尔值。
• utc_datetime: UTC日期时间，数据类型为时间戳（纳秒，UTC时区）。
• utc_date: UTC日期，数据类型为日期（32位）。
• response: 响应，数据类型为布尔值。
• record_id: 记录ID，数据类型为字符串。
• deck_id: 卡组ID，数据类型为字符串。
• deck_name: 卡组名称，数据类型为字符串。
• n_minutes_spent: 花费分钟数，数据类型为64位整数。
• index_level_0: 索引级别0，数据类型为64位整数。

数据分割

数据集包含以下分割：

• train: 训练集，包含123143个样本，占用50145895字节。

数据集大小

• 下载大小: 14348387字节
• 数据集大小: 50145895字节

配置

• default: 默认配置，包含训练集数据文件路径为data/train-*。