chirunder/admits

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- name: gre_quant
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- name: gre_verbal
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- name: train
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- config_name: default
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- split: train
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# Dataset Card for "admits_fyi"

[More Information needed](https://github.com/huggingface/datasets/blob/main/CONTRIBUTING.md#how-to-contribute-to-the-dataset-cards)

数据集信息：
特征字段：
- 名称：GRE定量推理成绩（GRE Quantitative），数据类型：int64
- 名称：GRE语文推理成绩（GRE Verbal），数据类型：int64
- 名称：GRE分析性写作成绩（GRE AWA），数据类型：float64
- 名称：GRE总分，数据类型：int64
- 名称：托福（TOEFL）成绩，数据类型：int64
- 名称：申请年份，数据类型：int64
- 名称：入学学期，数据类型：string
- 名称：评分量表分值，数据类型：int64
- 名称：雅思（IELTS）成绩，数据类型：float64
- 名称：本科平均成绩，数据类型：float64
- 名称：本科专业，数据类型：string
- 名称：本科就读院校，数据类型：string
- 名称：录取院校集合，数据类型：字符串序列
- 名称：拒录院校集合，数据类型：字符串序列
数据集划分：
- 划分名称：训练集，字节数：89517，样本量：320
下载大小：22092字节
数据集总大小：89517字节
数据集配置：
- 配置名称：默认配置，数据文件：
- 数据集划分：训练集，文件路径：data/train-*

# "admits_fyi"数据集卡片
[需补充更多信息](https://github.com/huggingface/datasets/blob/main/CONTRIBUTING.md#how-to-contribute-to-the-dataset-cards)

原始信息汇总

数据集概述

数据集信息

特征

• gre_quant: 数据类型为 int64
• gre_verbal: 数据类型为 int64
• gre_awa: 数据类型为 float64
• gre_total: 数据类型为 int64
• toefl: 数据类型为 int64
• year: 数据类型为 int64
• term: 数据类型为 string
• grade_scale: 数据类型为 int64
• ielts: 数据类型为 float64
• grade_score: 数据类型为 float64
• undergrad_major: 数据类型为 string
• undergrad_university: 数据类型为 string
• admits: 数据类型为 string，序列类型
• rejects: 数据类型为 string，序列类型

分割

• train: 包含 320 个样本，数据大小为 89517 字节

数据集大小

• 下载大小: 22092 字节
• 数据集大小: 89517 字节

配置

• default: 包含训练数据文件，路径为 data/train-*