Measure

Dimensionality

Number of attributes divided by the number of instances.

Value per dataset

triazines (1) 0.32795698924731
anneal (8) 0.043429844097996
anneal (4) 0.043429844097996
anneal (2) 0.043429844097996
XOR (1) 0.75
Weather (1) 0.35714285714286
web_questionsQA (1) 0.00051635111876076
anneal (6) 0.043429844097996
anneal (7) 0.043429844097996
Weather (2) 0.35714285714286
TEST381a3dd20c-NumPy_testing_dataset (1) 1.3333333333333
TEST9e3886e694-XOR (1) 0.75
iris (2) 0.033333333333333
anneal (12) 0.043429844097996
anneal (14) 0.00085
TESTc7ba0dcb5a-XOR (1) 0.75
TESTed4a84a4bb-pandas_testing_dataset (2) 0.75
test (6) 0.033333333333333
TEST51ef687b9d-pandas_testing_dataset (2) 0.6
Diabetes(scikit-learn) (1) 0.024886877828054
anneal (13) 0.043429844097996
TESTb633b550cf-pandas_testing_dataset (1) 0.8
test (4) 0.033333333333333
TEST51ef687b9d-pandas_testing_dataset (1) 0.6
TESTed4a84a4bb-pandas_testing_dataset (1) 1.2
test (3) 0.033333333333333
test (1) 0.033333333333333
test (2) 0.033333333333333
TEST51ef687b9d-pandas_testing_dataset (4) 0.6
anneal (9) 0.043429844097996
TESTaf99b42041-ModifiedWeather (1) 0.42857142857143
XOR (2) 0.75
test (9) 0.033333333333333
anneal (17) 0.043429844097996
test (7) 0.033333333333333
TESTe216022baf-UploadTestWithURL (1) 0.033333333333333
iris-challenge (1) 0.033333333333333
TEST8facacd8dc-UploadTestWithURL (1) 0.033333333333333
test (10) 0.033333333333333
test (14) 0.033333333333333
test (5) 0.033333333333333
test (13) 0.033333333333333
test (12) 0.033333333333333
TEST51ef687b9d-pandas_testing_dataset (3) 0.4
TESTed4a84a4bb-pandas_testing_dataset (3) 0.2
anneal (3) 0.043429844097996
anneal (23) 0.043429844097996
TEST0ea351d931-pandas_testing_dataset (1) 0.6
anneal (24) 0.043429844097996
anneal (18) 0.043429844097996
test (11) 0.033333333333333
test (8) 0.033333333333333
cpu_act (1) 0.002685546875
anneal (26) 0.043429844097996
anneal (27) 0.043429844097996
anneal (39) 0.043429844097996
anneal (43) 0.043429844097996
anneal (63) 0.043429844097996
test (16) 0.033333333333333
TEST840571e677-pandas_testing_dataset (1) 0.8
anneal (58) 0.043429844097996
Weather (6) 0.35714285714286
anneal (62) 0.043429844097996
anneal (30) 0.043429844097996
test (24) 0.033333333333333
test (20) 0.033333333333333
anneal (66) 0.043429844097996
anneal (34) 0.043429844097996
anneal (38) 0.043429844097996
anneal (41) 0.043429844097996
Weather (3) 0.35714285714286
XOR (4) 0.75
Weather (4) 0.35714285714286
Weather (8) 0.35714285714286
test (19) 0.033333333333333
test (21) 0.033333333333333
Diabetes(scikit-learn) (3) 0.024886877828054
XOR (3) 0.75
anneal (48) 0.043429844097996
XOR (6) 0.75
test (27) 0.033333333333333
XOR (5) 0.75
bolts (1) 0.175
spambase (1) 0.012605955227125
anneal (49) 0.043429844097996
test (33) 0.033333333333333
anneal (32) 0.043429844097996
anneal (45) 0.043429844097996
anneal (16) 0.043429844097996
anneal (57) 0.043429844097996
Weather (5) 0.35714285714286
test (26) 0.033333333333333
XOR (7) 0.75
test (36) 0.033333333333333
test (23) 0.033333333333333
anneal (59) 0.043429844097996
test (28) 0.033333333333333
anneal (42) 0.043429844097996
anneal (33) 0.043429844097996
test (15) 0.033333333333333
anneal (37) 0.043429844097996
anneal (53) 0.043429844097996
anneal (25) 0.043429844097996
anneal (56) 0.043429844097996
test (39) 0.033333333333333
TEST2fe1e97c97-pandas_testing_dataset (1) 0.6
test (35) 0.033333333333333
test (29) 0.033333333333333
test (31) 0.033333333333333
anneal (52) 0.043429844097996
Diabetes(scikit-learn) (4) 0.024886877828054
anneal (54) 0.043429844097996
Weather (7) 0.35714285714286
test (22) 0.033333333333333
test (38) 0.033333333333333
test (32) 0.033333333333333
test (18) 0.033333333333333
Diabetes(scikit-learn) (2) 0.024886877828054
TESTeab2945786-NumPy_testing_dataset (1) 1.3333333333333
vineyard (1) 0.057692307692308
pol (1) 0.0032666666666667
anneal (31) 0.043429844097996
Weather (9) 0.35714285714286
Diabetes(scikit-learn) (5) 0.024886877828054
TESTccda34c750-pandas_testing_dataset (1) 1.2
cnae-9 (1) 0.79351851851852
one-hundred-plants-margin (1) 0.040625
anneal (74) 0.043429844097996
Weather (11) 0.35714285714286
anneal (61) 0.043429844097996
test (17) 0.033333333333333
TEST22dd0ebd9b-ModifiedWeather (1) 0.42857142857143
anneal (36) 0.043429844097996
test (43) 0.033333333333333
XOR (9) 0.75
anneal (89) 0.043429844097996
TESTee7d03de92-pandas_testing_dataset (1) 0.8
anneal (77) 0.043429844097996
anneal (84) 0.043429844097996
TEST76d8cfa095-pandas_testing_dataset (1) 0.6
XOR (10) 0.75
TESTaf3b61833a-NumPy_testing_dataset (1) 1.3333333333333
TEST9aca640b6e-NumPy_testing_dataset (1) 1.3333333333333
blood-transfusion-service-center (1) 0.0066844919786096
autoMpg (1) 0.020100502512563
autoPrice (1) 0.10062893081761
quake (1) 0.0018365472910927
pbc (1) 0.045454545454545
TEST5f1dfbd75d-pandas_testing_dataset (1) 0.6
anneal (95) 0.043429844097996
anneal (80) 0.043429844097996
test (40) 0.033333333333333
TESTda410c34dc-pandas_testing_dataset (2) 0.6
TEST398fcda80b-ModifiedWeather (1) 0.42857142857143
TEST7e318eb969-pandas_testing_dataset (3) 0.2
Weather (10) 0.35714285714286
test (41) 0.033333333333333
TEST76d8cfa095-pandas_testing_dataset (3) 0.4
test (49) 0.033333333333333
Diabetes(scikit-learn) (6) 0.024886877828054
TESTda410c34dc-pandas_testing_dataset (3) 0.4
TEST5f1dfbd75d-pandas_testing_dataset (3) 0.4
TEST5705382a07-UploadTestWithURL (1) 0.033333333333333
TESTccda34c750-pandas_testing_dataset (2) 0.75
TEST5f1dfbd75d-pandas_testing_dataset (2) 0.6
XOR (14) 0.75
XOR (11) 0.75
TEST5f1dfbd75d-pandas_testing_dataset (4) 0.6
anneal (83) 0.043429844097996
TEST2fb3e3c09b-XOR (1) 0.75
anneal (101) 0.043429844097996
anneal (92) 0.043429844097996
anneal (75) 0.043429844097996
XOR (8) 0.75
Weather (14) 0.35714285714286
TESTccda34c750-pandas_testing_dataset (3) 0.2
test (42) 0.033333333333333
test (30) 0.033333333333333
XOR (13) 0.75
anneal (103) 0.043429844097996
Weather (12) 0.35714285714286
anneal (90) 0.043429844097996
anneal (73) 0.043429844097996
anneal (88) 0.043429844097996
TESTe2a3b91028-ModifiedWeather (1) 0.42857142857143
TESTf7444a8ea4-pandas_testing_dataset (3) 0.2
TEST07c2b360c0-pandas_testing_dataset (3) 0.2
TEST7e318eb969-pandas_testing_dataset (2) 0.75
test (47) 0.033333333333333
test (50) 0.033333333333333
TESTda410c34dc-pandas_testing_dataset (1) 0.6
anneal (98) 0.043429844097996
test (37) 0.033333333333333
anneal (86) 0.043429844097996
anneal (105) 0.043429844097996
anneal (87) 0.043429844097996
anneal (99) 0.043429844097996
test (44) 0.033333333333333
TESTcf74ef9481-XOR (1) 0.75
XOR (12) 0.75
test (51) 0.033333333333333
anneal (91) 0.00085
test (46) 0.033333333333333
test (45) 0.033333333333333
test (52) 0.033333333333333
anneal (44) 0.043429844097996
anneal (79) 0.043429844097996
anneal (28) 0.043429844097996
test (48) 0.033333333333333
TEST7e318eb969-pandas_testing_dataset (1) 1.2
TESTda410c34dc-pandas_testing_dataset (4) 0.6
TEST07c2b360c0-pandas_testing_dataset (2) 0.75
TESTdcaa77be46-XOR (1) 0.75
TEST8eecdebbd6-XOR (1) 0.75
anneal (102) 0.043429844097996
Diabetes(scikit-learn) (7) 0.024886877828054
anneal (97) 0.043429844097996
TEST2302efba1e-XOR (1) 0.75
anneal (72) 0.043429844097996
test (34) 0.033333333333333
TEST07c2b360c0-pandas_testing_dataset (1) 1.2
Weather (13) 0.35714285714286
TESTc09922bc0f-XOR (1) 0.75
test (25) 0.033333333333333
TEST76d8cfa095-pandas_testing_dataset (2) 0.6
TEST76d8cfa095-pandas_testing_dataset (4) 0.6
cylinder-bands (2) 0.07037037037037
diabetes_numeric (1) 0.069767441860465
semeion (1) 0.16133082234777
anneal (11) 0.043429844097996
anneal (106) 0.043429844097996
anneal (115) 0.043429844097996
XOR (18) 0.75
anneal (116) 0.00085
anneal (113) 0.043429844097996
anneal (107) 0.043429844097996
mfeat-zernike (1) 0.024
Bioresponse (1) 0.47374033591042
kr-vs-kp (1) 0.011576971214018
lowbwt (1) 0.052910052910053
anneal (82) 0.043429844097996
anneal (114) 0.043429844097996
Diabetes(scikit-learn) (9) 0.024886877828054
Diabetes(scikit-learn) (8) 0.024886877828054
Diabetes(scikit-learn) (10) 0.024886877828054
credit-a (1) 0.023188405797101
anneal (119) 0.043429844097996
anneal (118) 0.043429844097996
XOR (21) 0.75
Weather (17) 0.35714285714286
Weather (21) 0.35714285714286
XOR (23) 0.75
XOR (19) 0.75
XOR (17) 0.75
XOR (16) 0.75
XOR (24) 0.75
Diabetes(scikit-learn) (11) 0.024886877828054
profb (1) 0.014880952380952
climate-model-simulation-crashes (1) 0.038888888888889
pendigits (1) 0.0015465793304221
tic-tac-toe (1) 0.010438413361169
abalone (1) 0.002154656451999
delta_elevators (1) 0.00073552590101923
MiceProtein (1) 0.075925925925926
anneal (108) 0.043429844097996
artificial-characters (1) 0.000782932080642
cloud (1) 0.055555555555556
mushroom (1) 0.0028311176760217
anneal (141) 0.043429844097996
Weather (18) 0.35714285714286
anneal (147) 0.043429844097996
anneal (136) 0.043429844097996
anneal (135) 0.043429844097996
anneal (122) 0.043429844097996
XOR (22) 0.75
Weather (22) 0.35714285714286
anneal (112) 0.043429844097996
XOR (29) 0.75
anneal (128) 0.043429844097996
anneal (139) 0.043429844097996
XOR (27) 0.75
eucalyptus (1) 0.027173913043478
PhishingWebsites (1) 0.0028041610131162
one-hundred-plants-shape (1) 0.040625
cholesterol (1) 0.046204620462046
texture (1) 0.0074545454545455
fourclass_scale (1) 0.0034802784222738
credit-g (1) 0.021
anneal (151) 0.043429844097996
anneal (132) 0.043429844097996
anneal (156) 0.043429844097996
anneal (134) 0.043429844097996
anneal (149) 0.043429844097996
Weather (16) 0.35714285714286
Weather (15) 0.35714285714286
Weather (27) 0.35714285714286
anneal (126) 0.043429844097996
anneal (167) 0.043429844097996
anneal (127) 0.043429844097996
anneal (131) 0.043429844097996
anneal (124) 0.043429844097996
Diabetes(scikit-learn) (15) 0.024886877828054
Diabetes(scikit-learn) (14) 0.024886877828054
anneal (143) 0.043429844097996
anneal (121) 0.043429844097996
anneal (146) 0.043429844097996
anneal (158) 0.043429844097996
anneal (120) 0.043429844097996
anneal (117) 0.043429844097996
Weather (24) 0.35714285714286
Diabetes(scikit-learn) (12) 0.024886877828054
XOR (31) 0.75
anneal (150) 0.043429844097996
XOR (32) 0.75
Weather (23) 0.35714285714286
anneal (160) 0.043429844097996
Diabetes(scikit-learn) (17) 0.024886877828054
anneal (155) 0.043429844097996
Weather (30) 0.35714285714286
anneal (110) 0.043429844097996
anneal (173) 0.043429844097996
Weather (20) 0.35714285714286
TEST569e152152-pandas_testing_dataset (2) 0.75
XOR (33) 0.75
Weather (26) 0.35714285714286
Weather (28) 0.35714285714286
XOR (15) 0.75
anneal (137) 0.043429844097996
Weather (19) 0.35714285714286
anneal (144) 0.043429844097996
XOR (25) 0.75
anneal (166) 0.043429844097996
XOR (30) 0.75
anneal (159) 0.043429844097996
anneal (161) 0.043429844097996
anneal (154) 0.043429844097996
anneal (125) 0.043429844097996
Weather (31) 0.35714285714286
Weather (34) 0.35714285714286
anneal (168) 0.043429844097996
anneal (172) 0.043429844097996
anneal (140) 0.043429844097996
anneal (129) 0.043429844097996
anneal (174) 0.043429844097996
XOR (20) 0.75
Weather (25) 0.35714285714286
Diabetes(scikit-learn) (16) 0.024886877828054
XOR (34) 0.75
XOR (28) 0.75
anneal (162) 0.043429844097996
anneal (109) 0.043429844097996
anneal (171) 0.043429844097996
anneal (164) 0.043429844097996
anneal (145) 0.043429844097996
anneal (123) 0.043429844097996
Weather (33) 0.35714285714286
Diabetes(scikit-learn) (13) 0.024886877828054
XOR (26) 0.75
anneal (152) 0.043429844097996
anneal (169) 0.043429844097996
anneal (142) 0.043429844097996
Weather (29) 0.35714285714286
Weather (32) 0.35714285714286
TESTd643aafd62-NumPy_testing_dataset (1) 1.3333333333333
TEST63cd902071-pandas_testing_dataset (2) 0.6
anneal (175) 0.043429844097996
TESTe55d2d0c3d-pandas_testing_dataset (2) 0.75
anneal (177) 0.043429844097996
TESTe55d2d0c3d-pandas_testing_dataset (3) 0.2
anneal (178) 0.00085
TEST9d96ec7ade-UploadTestWithURL (1) 0.033333333333333
anneal (180) 0.043429844097996
TESTcf61db30f6-pandas_testing_dataset (1) 0.8
anneal (181) 0.043429844097996
TEST63cd902071-pandas_testing_dataset (4) 0.6
TEST63cd902071-pandas_testing_dataset (3) 0.4
TESTada3067c77-XOR (1) 0.75
TESTf112d7f8be-XOR (1) 0.75
TEST9ecb165245-UploadTestWithURL (1) 0.033333333333333
anneal (179) 0.043429844097996
TESTaebada2a36-ModifiedWeather (1) 0.42857142857143
TESTe55d2d0c3d-pandas_testing_dataset (1) 1.2
TEST63cd902071-pandas_testing_dataset (1) 0.6
anneal (182) 0.043429844097996
anneal (183) 0.043429844097996
anneal (184) 0.043429844097996
mfeat-pixel (1) 0.1205
madelon (1) 0.19269230769231
cleveland (1) 0.046204620462046
mfeat-karhunen (1) 0.0325
isolet (1) 0.079261254328588
mozilla4 (1) 0.00038597619813445
anneal (185) 0.043429844097996
Weather (35) 0.35714285714286
anneal (190) 0.043429844097996
anneal (187) 0.043429844097996
anneal (192) 0.043429844097996
anneal (191) 0.043429844097996
Weather (36) 0.35714285714286
XOR (36) 0.75
bank-marketing (1) 0.00037601468669129
musk (1) 0.0254622612913
sylva_agnostic (1) 0.015074678707885
pc3 (1) 0.024312220089571
wisconsin (1) 0.17010309278351
anneal (186) 0.043429844097996
anneal (189) 0.043429844097996
Diabetes(scikit-learn) (18) 0.024886877828054
XOR (35) 0.75
NumPy_testing_dataset (1) 1.3333333333333
anneal (193) 0.00085
ModifiedWeather (1) 0.42857142857143
XOR (37) 0.75
XOR (38) 0.75
UploadTestWithURL (1) 0.033333333333333
UploadTestWithURL (2) 0.033333333333333
anneal (195) 0.043429844097996
anneal (198) 0.043429844097996
anneal (194) 0.043429844097996
anneal (201) 0.043429844097996
Weather (38) 0.35714285714286
XOR (39) 0.75
Weather (37) 0.35714285714286
Diabetes(scikit-learn) (19) 0.024886877828054
anneal (199) 0.043429844097996
anneal (196) 0.043429844097996
anneal (200) 0.043429844097996
XOR (40) 0.75
UNIX_user_data (1) 0.00032967032967033
anneal (176) 0.043429844097996
mfeat-fourier (1) 0.0385
car (1) 0.0040509259259259
splice (1) 0.019122257053292
vehicle (1) 0.022458628841608
electricity (1) 0.00019862288135593
anneal (208) 0.043429844097996
anneal (202) 0.043429844097996
anneal (206) 0.043429844097996
Weather (39) 0.35714285714286
XOR (42) 0.75
anneal (203) 0.043429844097996
anneal (209) 0.043429844097996
anneal (207) 0.043429844097996
anneal (204) 0.043429844097996
Weather (40) 0.35714285714286
Diabetes(scikit-learn) (20) 0.024886877828054
XOR (41) 0.75
har (1) 0.054568404699485
hill-valley (1) 0.083333333333333
micro-mass (2) 2.2784588441331
detroit (1) 1.0769230769231
mfeat-morphological (1) 0.0035
sick (1) 0.0079533404029692
LED-display-domain-7digit (1) 0.016
scene (1) 0.12463647694225
auto_price (1) 0.10062893081761
breast-w (1) 0.014306151645207
anneal (94) 0.043429844097996
anneal (213) 0.043429844097996
anneal (215) 0.043429844097996
Diabetes(scikit-learn) (21) 0.024886877828054
Weather (42) 0.35714285714286
Weather (41) 0.35714285714286
XOR (43) 0.75
anneal (211) 0.043429844097996
anneal (210) 0.043429844097996
anneal (214) 0.043429844097996
anneal (212) 0.043429844097996
anneal (218) 0.043429844097996
XOR (44) 0.75
segment (1) 0.0086580086580087
anneal (222) 0.043429844097996
Weather (43) 0.35714285714286
anneal (220) 0.043429844097996
XOR (46) 0.75
anneal (224) 0.043429844097996
anneal (226) 0.043429844097996
anneal (219) 0.043429844097996
Diabetes(scikit-learn) (22) 0.024886877828054
XOR (45) 0.75
anneal (221) 0.043429844097996
anneal (225) 0.043429844097996
Weather (44) 0.35714285714286
monks-problems-1 (1) 0.012589928057554
irish (1) 0.012
gina_agnostic (1) 0.27998846597463
MagicTelescope (1) 0.00057833859095689
fruitfly (1) 0.04
cjs (3) 0.012160228898426
dresses-sales (2) 0.026
jm1 (1) 0.0020211299954065
mfeat-factors (1) 0.1085
balance-scale (1) 0.008
optdigits (1) 0.011565836298932
letter (1) 0.00085
cmc (1) 0.0067888662593347
soybean (1) 0.052708638360176
pc1 (1) 0.019837691614067
banknote-authentication (1) 0.0036443148688047
cardiotocography (1) 0.016933207902164
gas-drift (1) 0.009273903666427
ilpd (1) 0.018867924528302
ozone-level-8hr (1) 0.028808208366219
phoneme (1) 0.0011102886750555
tamilnadu-electricity (1) 8.7372490771281E-5
wilt (1) 0.0012399256044637
mbagrade (1) 0.049180327868852
sleep (1) 0.12903225806452
vowel (2) 0.013131313131313
synthetic_control (1) 0.10166666666667
kc1 (1) 0.010431484115695
wall-robot-navigation (1) 0.0045821114369501
steel-plates-fault (1) 0.017516743946419
Amazon_employee_access (1) 0.00030516646830846
GesturePhaseSegmentationProcessed (1) 0.0033424491036159
kin8nm (1) 0.0010986328125
qsar-biodeg (1) 0.039810426540284
satimage (1) 0.0057542768273717
nomao (1) 0.0034527781807631
Click_prediction_small (5) 0.00025032542304996
anneal (234) 0.043429844097996
Diabetes(scikit-learn) (23) 0.024886877828054
anneal (244) 0.043429844097996
XOR (50) 0.75
anneal (228) 0.043429844097996
anneal (237) 0.043429844097996
anneal (242) 0.043429844097996
anneal (231) 0.043429844097996
Weather (47) 0.35714285714286
Weather (45) 0.35714285714286
TEST08f51af3c8-pandas_testing_dataset (1) 0.8
TESTa365aee568-UploadTestWithURL (1) 0.033333333333333
anneal (233) 0.043429844097996
anneal (240) 0.043429844097996
anneal (229) 0.043429844097996
TEST037907c164-pandas_testing_dataset (3) 0.2
TESTa540f38c2d-pandas_testing_dataset (1) 0.6
TESTfd496f5b4d-XOR (1) 0.75
TEST037907c164-pandas_testing_dataset (2) 0.75
XOR (47) 0.75
XOR (48) 0.75
TEST82462bce44-UploadTestWithURL (1) 0.033333333333333
XOR (49) 0.75
anneal (241) 0.043429844097996
anneal (227) 0.043429844097996
anneal (236) 0.043429844097996
TESTa540f38c2d-pandas_testing_dataset (4) 0.6
Weather (46) 0.35714285714286
Weather (48) 0.35714285714286
anneal (235) 0.00085
TESTa540f38c2d-pandas_testing_dataset (2) 0.6
TESTa540f38c2d-pandas_testing_dataset (3) 0.4
anneal (238) 0.043429844097996
Diabetes(scikit-learn) (24) 0.024886877828054
GermanCreditModified (1) 0.022
GermanCreditModified (3) 0.022
GermanCreditModified (2) 0.022
TEST062fea70c5-XOR (1) 0.75
anneal (249) 0.043429844097996
Weather (50) 0.35714285714286
anneal (246) 0.043429844097996
anneal (251) 0.043429844097996
anneal (252) 0.043429844097996
anneal (247) 0.043429844097996
anneal (245) 0.043429844097996
XOR (51) 0.75
anneal (250) 0.043429844097996
Weather (49) 0.35714285714286
Diabetes(scikit-learn) (25) 0.024886877828054
XOR (52) 0.75
ada_agnostic (1) 0.01074090311267
pc4 (1) 0.026063100137174
first-order-theorem-proving (1) 0.0084995096436744
one-hundred-plants-texture (1) 0.040650406504065
wdbc (1) 0.054481546572935
pharynx (1) 0.056410256410256
analcatdata_dmft (1) 0.0062735257214555
Australian (3) 0.021739130434783
waveform-5000 (1) 0.0082
monks-problems-2 (1) 0.011647254575707
JapaneseVowels (1) 0.0015058729043269
adult (2) 0.0003071127308464
anneal (232) 0.043429844097996
monks-problems-3 (1) 0.012635379061372
analcatdata_authorship (1) 0.084423305588585
diabetes (1) 0.01171875
eeg-eye-state (1) 0.0010013351134846
collins (1) 0.044
kc2 (1) 0.042145593869732
anneal (253) 0.043429844097996
anneal (255) 0.043429844097996
anneal (257) 0.043429844097996
anneal (260) 0.043429844097996
Weather (52) 0.35714285714286
anneal (1) 0.043429844097996
Diabetes(scikit-learn) (26) 0.024886877828054
longley (1) 0.4375
iris (1) 0.033333333333333
anneal (259) 0.043429844097996
anneal (258) 0.043429844097996
XOR (54) 0.75
Weather (51) 0.35714285714286
XOR (53) 0.75
anneal (254) 0.043429844097996