machine-learning.data-sets: adding the monks problems
Björn Lindqvist
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TUPLE: data-set data target target-names description
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PRIVATE>
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PRIVATE>
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load-tabular-file
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! Omits the identifiers which are not so interesting.
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[ but-last [ string>number ] map ] map
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[ [ unclip-last ] { } map>assoc unzip ] [ 2 tail ] bi*
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[ [ unclip-last ] { } map>assoc unzip ] [ 2 tail ] bi*
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0 3 3 1 2 4 1 data_399
|
||||||
|
0 3 3 1 2 4 2 data_400
|
||||||
|
0 3 3 1 3 1 1 data_401
|
||||||
|
0 3 3 1 3 1 2 data_402
|
||||||
|
0 3 3 1 3 2 1 data_403
|
||||||
|
0 3 3 1 3 2 2 data_404
|
||||||
|
0 3 3 1 3 3 1 data_405
|
||||||
|
0 3 3 1 3 3 2 data_406
|
||||||
|
0 3 3 1 3 4 1 data_407
|
||||||
|
0 3 3 1 3 4 2 data_408
|
||||||
|
0 3 3 2 1 1 1 data_409
|
||||||
|
0 3 3 2 1 1 2 data_410
|
||||||
|
0 3 3 2 1 2 1 data_411
|
||||||
|
0 3 3 2 1 2 2 data_412
|
||||||
|
1 3 3 2 1 3 1 data_413
|
||||||
|
1 3 3 2 1 3 2 data_414
|
||||||
|
0 3 3 2 1 4 1 data_415
|
||||||
|
0 3 3 2 1 4 2 data_416
|
||||||
|
0 3 3 2 2 1 1 data_417
|
||||||
|
0 3 3 2 2 1 2 data_418
|
||||||
|
0 3 3 2 2 2 1 data_419
|
||||||
|
0 3 3 2 2 2 2 data_420
|
||||||
|
0 3 3 2 2 3 1 data_421
|
||||||
|
0 3 3 2 2 3 2 data_422
|
||||||
|
0 3 3 2 2 4 1 data_423
|
||||||
|
0 3 3 2 2 4 2 data_424
|
||||||
|
0 3 3 2 3 1 1 data_425
|
||||||
|
0 3 3 2 3 1 2 data_426
|
||||||
|
0 3 3 2 3 2 1 data_427
|
||||||
|
0 3 3 2 3 2 2 data_428
|
||||||
|
0 3 3 2 3 3 1 data_429
|
||||||
|
0 3 3 2 3 3 2 data_430
|
||||||
|
0 3 3 2 3 4 1 data_431
|
||||||
|
0 3 3 2 3 4 2 data_432
|
||||||
|
|
@ -0,0 +1,122 @@
|
||||||
|
1 1 1 1 1 1 2 data_2
|
||||||
|
1 1 1 1 1 2 1 data_3
|
||||||
|
1 1 1 1 1 2 2 data_4
|
||||||
|
0 1 1 1 1 3 1 data_5
|
||||||
|
0 1 1 1 1 4 1 data_7
|
||||||
|
1 1 1 1 2 1 1 data_9
|
||||||
|
1 1 1 1 2 2 2 data_12
|
||||||
|
0 1 1 1 2 4 2 data_16
|
||||||
|
1 1 1 2 1 2 2 data_28
|
||||||
|
0 1 1 2 1 4 2 data_32
|
||||||
|
1 1 1 2 2 2 2 data_36
|
||||||
|
0 1 1 2 2 4 1 data_39
|
||||||
|
0 1 1 2 2 4 2 data_40
|
||||||
|
1 1 1 2 3 1 1 data_41
|
||||||
|
1 1 1 2 3 1 2 data_42
|
||||||
|
1 1 1 2 3 3 1 data_45
|
||||||
|
1 1 1 2 3 3 2 data_46
|
||||||
|
1 1 2 1 1 3 1 data_53
|
||||||
|
1 1 2 1 2 2 1 data_59
|
||||||
|
1 1 2 1 2 2 2 data_60
|
||||||
|
0 1 2 1 2 3 1 data_61
|
||||||
|
1 1 2 1 3 1 1 data_65
|
||||||
|
1 1 2 1 3 1 2 data_66
|
||||||
|
1 1 2 1 3 2 1 data_67
|
||||||
|
1 1 2 1 3 2 2 data_68
|
||||||
|
1 1 2 1 3 3 2 data_70
|
||||||
|
0 1 2 1 3 4 1 data_71
|
||||||
|
1 1 2 2 1 3 1 data_77
|
||||||
|
0 1 2 2 1 4 2 data_80
|
||||||
|
1 1 2 2 2 1 1 data_81
|
||||||
|
1 1 2 2 2 2 1 data_83
|
||||||
|
1 1 2 2 2 2 2 data_84
|
||||||
|
1 1 2 2 3 1 1 data_89
|
||||||
|
1 1 2 2 3 2 1 data_91
|
||||||
|
1 1 2 2 3 2 2 data_92
|
||||||
|
0 1 3 1 1 2 1 data_99
|
||||||
|
0 1 3 1 1 4 1 data_103
|
||||||
|
0 1 3 1 2 3 2 data_110
|
||||||
|
0 1 3 1 2 4 1 data_111
|
||||||
|
0 1 3 1 3 1 1 data_113
|
||||||
|
0 1 3 1 3 3 1 data_117
|
||||||
|
0 1 3 2 1 1 1 data_121
|
||||||
|
0 1 3 2 1 1 2 data_122
|
||||||
|
0 1 3 2 1 2 1 data_123
|
||||||
|
0 1 3 2 1 4 2 data_128
|
||||||
|
0 1 3 2 2 3 2 data_134
|
||||||
|
0 1 3 2 2 4 2 data_136
|
||||||
|
0 1 3 2 3 4 1 data_143
|
||||||
|
1 2 1 1 1 1 1 data_145
|
||||||
|
1 2 1 1 1 1 2 data_146
|
||||||
|
0 2 1 1 1 4 1 data_151
|
||||||
|
0 2 1 1 1 4 2 data_152
|
||||||
|
1 2 1 1 2 1 1 data_153
|
||||||
|
1 2 1 1 2 1 2 data_154
|
||||||
|
1 2 1 1 3 2 2 data_164
|
||||||
|
1 2 1 1 3 3 2 data_166
|
||||||
|
0 2 1 1 3 4 1 data_167
|
||||||
|
1 2 1 2 1 2 2 data_172
|
||||||
|
0 2 1 2 2 4 1 data_183
|
||||||
|
1 2 1 2 3 1 2 data_186
|
||||||
|
1 2 2 1 1 3 2 data_198
|
||||||
|
0 2 2 1 1 4 2 data_200
|
||||||
|
1 2 2 1 2 1 2 data_202
|
||||||
|
0 2 2 1 2 2 1 data_203
|
||||||
|
1 2 2 1 3 1 1 data_209
|
||||||
|
1 2 2 1 3 2 2 data_212
|
||||||
|
0 2 2 1 3 3 1 data_213
|
||||||
|
0 2 2 1 3 3 2 data_214
|
||||||
|
0 2 2 1 3 4 2 data_216
|
||||||
|
1 2 2 2 1 2 2 data_220
|
||||||
|
1 2 2 2 2 1 2 data_226
|
||||||
|
1 2 2 2 2 3 1 data_229
|
||||||
|
1 2 2 2 2 3 2 data_230
|
||||||
|
0 2 2 2 3 4 1 data_239
|
||||||
|
1 2 3 1 1 3 1 data_245
|
||||||
|
0 2 3 1 2 1 1 data_249
|
||||||
|
0 2 3 1 2 2 1 data_251
|
||||||
|
0 2 3 1 2 2 2 data_252
|
||||||
|
0 2 3 1 2 3 2 data_254
|
||||||
|
0 2 3 1 3 3 1 data_261
|
||||||
|
0 2 3 2 1 1 2 data_266
|
||||||
|
0 2 3 2 1 2 2 data_268
|
||||||
|
0 2 3 2 1 4 1 data_271
|
||||||
|
0 2 3 2 2 3 1 data_277
|
||||||
|
0 2 3 2 2 4 2 data_280
|
||||||
|
0 2 3 2 3 1 1 data_281
|
||||||
|
0 2 3 2 3 2 1 data_283
|
||||||
|
0 2 3 2 3 4 2 data_288
|
||||||
|
1 3 1 1 1 1 1 data_289
|
||||||
|
1 3 1 1 1 2 1 data_291
|
||||||
|
1 3 1 1 1 3 1 data_293
|
||||||
|
0 3 1 1 2 4 2 data_304
|
||||||
|
1 3 1 1 3 1 2 data_306
|
||||||
|
0 3 1 1 3 4 2 data_312
|
||||||
|
1 3 1 2 1 2 1 data_315
|
||||||
|
1 3 1 2 2 3 2 data_326
|
||||||
|
0 3 1 2 2 4 2 data_328
|
||||||
|
1 3 1 2 3 1 1 data_329
|
||||||
|
1 3 2 1 1 2 2 data_340
|
||||||
|
0 3 2 1 1 4 1 data_343
|
||||||
|
1 3 2 1 2 3 1 data_349
|
||||||
|
1 3 2 1 3 1 2 data_354
|
||||||
|
1 3 2 2 1 2 2 data_364
|
||||||
|
1 3 2 2 1 3 2 data_366
|
||||||
|
1 3 2 2 2 1 2 data_370
|
||||||
|
1 3 2 2 3 1 1 data_377
|
||||||
|
1 3 2 2 3 3 2 data_382
|
||||||
|
0 3 2 2 3 4 1 data_383
|
||||||
|
1 3 3 1 1 3 2 data_390
|
||||||
|
1 3 3 1 1 4 1 data_391
|
||||||
|
0 3 3 1 2 4 2 data_400
|
||||||
|
0 3 3 1 3 1 1 data_401
|
||||||
|
0 3 3 1 3 2 1 data_403
|
||||||
|
0 3 3 1 3 2 2 data_404
|
||||||
|
0 3 3 1 3 4 1 data_407
|
||||||
|
0 3 3 2 1 1 1 data_409
|
||||||
|
0 3 3 2 1 1 2 data_410
|
||||||
|
0 3 3 2 2 2 2 data_420
|
||||||
|
0 3 3 2 2 3 2 data_422
|
||||||
|
0 3 3 2 3 1 1 data_425
|
||||||
|
0 3 3 2 3 3 2 data_430
|
||||||
|
0 3 3 2 3 4 2 data_432
|
||||||
|
|
@ -0,0 +1,76 @@
|
||||||
|
1. Title: The Monk's Problems
|
||||||
|
|
||||||
|
2. Sources:
|
||||||
|
(a) Donor: Sebastian Thrun
|
||||||
|
School of Computer Science
|
||||||
|
Carnegie Mellon University
|
||||||
|
Pittsburgh, PA 15213, USA
|
||||||
|
|
||||||
|
E-mail: thrun@cs.cmu.edu
|
||||||
|
|
||||||
|
(b) Date: October 1992
|
||||||
|
|
||||||
|
3. Past Usage:
|
||||||
|
|
||||||
|
- See File: thrun.comparison.ps.Z
|
||||||
|
|
||||||
|
- Wnek, J., "Hypothesis-driven Constructive Induction," PhD dissertation,
|
||||||
|
School of Information Technology and Engineering, Reports of Machine
|
||||||
|
Learning and Inference Laboratory, MLI 93-2, Center for Artificial
|
||||||
|
Intelligence, George Mason University, March 1993.
|
||||||
|
|
||||||
|
- Wnek, J. and Michalski, R.S., "Comparing Symbolic and
|
||||||
|
Subsymbolic Learning: Three Studies," in Machine Learning: A
|
||||||
|
Multistrategy Approach, Vol. 4., R.S. Michalski and G. Tecuci (Eds.),
|
||||||
|
Morgan Kaufmann, San Mateo, CA, 1993.
|
||||||
|
|
||||||
|
4. Relevant Information:
|
||||||
|
|
||||||
|
The MONK's problem were the basis of a first international comparison
|
||||||
|
of learning algorithms. The result of this comparison is summarized in
|
||||||
|
"The MONK's Problems - A Performance Comparison of Different Learning
|
||||||
|
algorithms" by S.B. Thrun, J. Bala, E. Bloedorn, I. Bratko, B.
|
||||||
|
Cestnik, J. Cheng, K. De Jong, S. Dzeroski, S.E. Fahlman, D. Fisher,
|
||||||
|
R. Hamann, K. Kaufman, S. Keller, I. Kononenko, J. Kreuziger, R.S.
|
||||||
|
Michalski, T. Mitchell, P. Pachowicz, Y. Reich H. Vafaie, W. Van de
|
||||||
|
Welde, W. Wenzel, J. Wnek, and J. Zhang has been published as
|
||||||
|
Technical Report CS-CMU-91-197, Carnegie Mellon University in Dec.
|
||||||
|
1991.
|
||||||
|
|
||||||
|
One significant characteristic of this comparison is that it was
|
||||||
|
performed by a collection of researchers, each of whom was an advocate
|
||||||
|
of the technique they tested (often they were the creators of the
|
||||||
|
various methods). In this sense, the results are less biased than in
|
||||||
|
comparisons performed by a single person advocating a specific
|
||||||
|
learning method, and more accurately reflect the generalization
|
||||||
|
behavior of the learning techniques as applied by knowledgeable users.
|
||||||
|
|
||||||
|
There are three MONK's problems. The domains for all MONK's problems
|
||||||
|
are the same (described below). One of the MONK's problems has noise
|
||||||
|
added. For each problem, the domain has been partitioned into a train
|
||||||
|
and test set.
|
||||||
|
|
||||||
|
5. Number of Instances: 432
|
||||||
|
|
||||||
|
6. Number of Attributes: 8 (including class attribute)
|
||||||
|
|
||||||
|
7. Attribute information:
|
||||||
|
1. class: 0, 1
|
||||||
|
2. a1: 1, 2, 3
|
||||||
|
3. a2: 1, 2, 3
|
||||||
|
4. a3: 1, 2
|
||||||
|
5. a4: 1, 2, 3
|
||||||
|
6. a5: 1, 2, 3, 4
|
||||||
|
7. a6: 1, 2
|
||||||
|
8. Id: (A unique symbol for each instance)
|
||||||
|
|
||||||
|
8. Missing Attribute Values: None
|
||||||
|
|
||||||
|
9. Target Concepts associated to the MONK's problem:
|
||||||
|
|
||||||
|
MONK-1: (a1 = a2) or (a5 = 1)
|
||||||
|
|
||||||
|
MONK-2: EXACTLY TWO of {a1 = 1, a2 = 1, a3 = 1, a4 = 1, a5 = 1, a6 = 1}
|
||||||
|
|
||||||
|
MONK-3: (a5 = 3 and a4 = 1) or (a5 /= 4 and a2 /= 3)
|
||||||
|
(5% class noise added to the training set)
|
||||||
|
|
@ -0,0 +1,3 @@
|
||||||
|
432,7,no,yes
|
||||||
|
1,1,1,1,1,1,1,1
|
||||||
|
2,1,1,1,1,1,2,1
|
||||||
|
Loading…
Reference in New Issue