Data Structure ?
462K
Data Structure ?
*The above analysis is the result extracted and analyzed by the system, and the specific actual data shall prevail.
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#データセット このデータセットはVivekGopinathlalによって作成され、CC0：公共ドメイン#ディレクトリの下に公開されています。 以下のファイルが含まれています： コンテキストが表示されない問題は、医療産業における最大の問題の1つで、約30％の患者の予約が失敗しています。 2017年1月1日から2017年4月30日まで、内容は61K分、19の機能がデータ辞書1に使用されています。 父：どんな専門家が来るの？ 1. Ie（腫れを消す専門家など） 2. edad：3歳。 性別：性別、1：男性、2：女性 4. reserva_mes_d：予約月の離散値、1:1月、2:2月… 5. reserva_mes_c：予約月の連続値、公式はCOS（2 * reserva_mes_d * Pi / 12） 6. reserva_dia_d：予約の曜日、1：月曜日… 7：日曜日 7. reserva_dia_c：曜日の連続値、公式はCOS（2 * reserva_dia_d * Pi / 7） 8. reserva_hora_d：予約時間の離散値（9時） 9. reserva_hora_c：予約時間の連続値、公式はCOS（2 * reserva_hora_d * Pi / 24） 10. creacion_mes_d：予約作成月の離散値 11. creacion_mes_c：予約作成月の連続値、公式はCOS（2 * creacion_mes_d * Pi / 12） 12. creacion_dia_d：reserva_dia_dと同じですが、予約作成日を考慮しています 13. creacion_dia_c：reserva_dia_cと同じですが、アプリケーション作成日を考慮しています 14. creacion_hora_d：予約作成時間 15. creacion_hora_c：creacion_hora_dの連続値、公式はCOS（2 * creacion_hora_d * Pi / 24） 16. latencia：予約日と作成日の間の日数 17. canal：予約作成に使用されたチャネル、1：コールセンター、2：個人、3：Web 18. tipo：予約タイプ、1：医療、2：手続き 19. 表示：0：表示しない、1：表示 インスピレーション これを使って患者が予約に出席するかどうかを予測できますか？
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