Measure

MeanMeansOfNumericAtts

Mean of means among attributes of the numeric type.

Value per dataset

credit-g (1) 476.58385714286
pc1 (1) 1500.9949675813
first-order-theorem-proving (1) -0.00055103311988412
hill-valley (1) 8174.0512075908
mushroom (1)
pc3 (1) 1008.1458672684
steel-plates-fault (1) 106447.78586589
madelon (1) 488.06103384615
phoneme (1) -1.2287194680574E-8
vineyard (1) 10.339743589744
isolet (1) 0.06479603695807
synthetic_control (1) 30.092165470408
abalone (1) 0.38270340982934
mfeat-fourier (1) 0.1320320840177
mozilla4 (1) 221598.56303635
cylinder-bands (2) 2198.8837376686
spambase (1) 6.1507701910721
banknote-authentication (1) 0.64051474344023
MiceProtein (1) 0.67188681202573
adult (2) 31819.974765571
MagicTelescope (1) 30.677838007361
pbc (1) 449.09740946579
fourclass_scale (1) -0.090235332173241
mfeat-morphological (1) 1052.6997316403
bolts (1) 14.888714285714
pharynx (1) 309.58205128205
diabetes_numeric (1) 1.8767441860465
pendigits (1) 50.711045533115
anneal (7) 348.50426818857
semeion (1) 0.3286252354049
satimage (1) -0.00055608852600657
vehicle (1) 117.63494877857
GesturePhaseSegmentationProcessed (1) 0.0013097793076762
wilt (1) 204.97116890275
electricity (1) 0.34418203759017
breast-w (1) 3.1357041002822
musk (1) -46.007437449099
anneal (6) 348.50426818857
profb (1) 28.800744047619
jm1 (1) 1902.782368645
anneal (3) 348.50426818857
anneal (17) 348.50426818857
autoPrice (1) 1238.9450943396
cleveland (1) 83.582597342391
cardiotocography (1) 106.21290686736
scene (1) 0.30826851410286
ilpd (1) 60.14487102268
mfeat-zernike (1) 88.636429414727
wisconsin (1) 86.317820839894
anneal (15) 348.50426818857
anneal (22) 348.50426818857
car (1)
cnae-9 (1) 0.0082132658359294
gina_agnostic (1) 53.994961592885
kin8nm (1) 0.081562861714852
iris (2) 3.4636666666667
delta_elevators (1) -1.7990314594935
qsar-biodeg (1) 2.6835215743845
monks-problems-1 (1)
anneal (14) 348.50426818857
texture (1) -0.60551662272727
lowbwt (1) 1032.569664903
anneal (2) 348.50426818857
Australian (3) -0.35136002080745
eucalyptus (1) 390.08682880727
one-hundred-plants-shape (1) 0.00060469328125
analcatdata_dmft (1)
anneal (34) 348.50426818857
anneal (29) 348.50426818857
anneal (23) 348.50426818857
pol (1) 19.626665306122
mbagrade (1) 289.02224590164
Amazon_employee_access (1)
letter (1) 5.925465625
one-hundred-plants-texture (1) 0.015625021996169
TEST1c848ab209-pandas_testing_dataset (3)
PhishingWebsites (1)
detroit (1) 32568.318516484
sylva_agnostic (1) 84.291369495581
anneal (28) 348.50426818857
anneal (53) 348.50426818857
tamilnadu-electricity (1) 0.50031097663878
iris-challenge (1) 3.4636666666667
cholesterol (1) 83.582597342391
anneal (41) 348.50426818857
anneal (10) 348.50426818857
anneal (35) 348.50426818857
wdbc (1) 61.890712339543
anneal (43) 348.50426818857
anneal (60) 348.50426818857
TESTebb33ef4fa-XOR (1) 0.5
anneal (44) 348.50426818857
wall-robot-navigation (1) 2.0457923463465
anneal (25) 348.50426818857
TEST29f9ae6987-XOR (1) 0.5
har (1) -0.50862021758511
Bioresponse (1) 0.087879998405782
artificial-characters (1) 15.677500209714
anneal (51) 348.50426818857
TEST0a3f20a3a8-pandas_testing_dataset (3)
anneal (37) 348.50426818857
anneal (61) 348.50426818857
anneal (8) 348.50426818857
vowel (2) -0.1031804040404
nomao (1) 0.79344645037907
anneal (5) 348.50426818857
anneal (87) 348.50426818857
TESTc16ac7f367-pandas_testing_dataset (3) 0.4
anneal (62) 348.50426818857
anneal (73) 348.50426818857
anneal (65) 348.50426818857
pc4 (1) 583.46403347792
TEST861d5ffaea-XOR (1) 0.5
anneal (77) 348.50426818857
anneal (59) 348.50426818857
anneal (74) 348.50426818857
gas-drift (1) 2791.4633316684
anneal (4) 348.50426818857
LED-display-domain-7digit (1) 0.65657142857143
anneal (32) 348.50426818857
anneal (9) 348.50426818857
optdigits (1) 4.9112433274021
anneal (13) 348.50426818857
mfeat-karhunen (1) 0.053084739246641
anneal (39) 348.50426818857
anneal (55) 348.50426818857
anneal (90) 348.50426818857
JapaneseVowels (1) 2.053272292419
anneal (38) 348.50426818857
anneal (36) 348.50426818857
anneal (71) 348.50426818857
anneal (88) 348.50426818857
anneal (19) 348.50426818857
anneal (49) 348.50426818857
anneal (93) 348.50426818857
anneal (26) 348.50426818857
anneal (72) 348.50426818857
anneal (18) 348.50426818857
anneal (33) 348.50426818857
anneal (69) 348.50426818857
anneal (56) 348.50426818857
anneal (126) 348.50426818857
sleep (1) 82.823899541157
anneal (89) 348.50426818857
anneal (42) 348.50426818857
anneal (100) 348.50426818857
monks-problems-2 (1)
anneal (115) 348.50426818857
mfeat-factors (1) 318.27038888889
anneal (91) 348.50426818857
anneal (119) 348.50426818857
TEST9103715299-pandas_testing_dataset (2) 0.58333333333333
sick (1) 46.436689696411
anneal (111) 348.50426818857
anneal (40) 348.50426818857
anneal (132) 348.50426818857
anneal (103) 348.50426818857
anneal (133) 348.50426818857
TEST1c3062c843-pandas_testing_dataset (3)
anneal (67) 348.50426818857
anneal (95) 348.50426818857
anneal (76) 348.50426818857
anneal (144) 348.50426818857
fruitfly (1) 27.241653333333
anneal (16) 348.50426818857
anneal (27) 348.50426818857
TESTfab02098c0-pandas_testing_dataset (2) 1.7
splice (1)
anneal (147) 348.50426818857
one-hundred-plants-margin (1) 0.015624954072266
anneal (80) 348.50426818857
anneal (104) 348.50426818857
TEST44eb4b8b3f-XOR (1) 0.5
anneal (97) 348.50426818857
anneal (70) 348.50426818857
anneal (125) 348.50426818857
anneal (113) 348.50426818857
ozone-level-8hr (1) 296.49460649984
TESTb5b3545d7e-pandas_testing_dataset (3)
anneal (24) 348.50426818857
TEST00a13efce9-pandas_testing_dataset (1) 1.7
triazines (1) 0.21151489511722
anneal (107) 348.50426818857
anneal (173) 348.50426818857
TESTfab02098c0-pandas_testing_dataset (3) 0.4
anneal (99) 348.50426818857
anneal (176) 348.50426818857
dresses-sales (2) 3.5286
TESTa86b01f9a8-pandas_testing_dataset (3)
anneal (159) 348.50426818857
anneal (158) 348.50426818857
anneal (165) 348.50426818857
TEST495d1e52d8-pandas_testing_dataset (1) 82.3
climate-model-simulation-crashes (1) 18.575018532685
anneal (94) 348.50426818857
anneal (146) 348.50426818857
anneal (181) 348.50426818857
anneal (178) 348.50426818857
anneal (129) 348.50426818857
anneal (131) 348.50426818857
anneal (163) 348.50426818857
TEST9b06efad03-pandas_testing_dataset (1) 82.3
TEST6abd679a4e-ModifiedWeather (1) 77.607142857143
TEST388a9defc1-pandas_testing_dataset (4) 1.2
TEST84e16ea643-UploadTestWithURL (1) 3.4636666666667
mfeat-pixel (1)
anneal (105) 348.50426818857
micro-mass (2) 67437.288993296
anneal (148) 348.50426818857
TESTd4a9ca9c2d-pandas_testing_dataset (3)
cmc (1) 17.899864222675
TESTca4a634324-ModifiedWeather (1) 77.607142857143
anneal (160) 348.50426818857
anneal (136) 348.50426818857
anneal (140) 348.50426818857
anneal (121) 348.50426818857
TEST5e105f0c38-pandas_testing_dataset (1) 82.3
anneal (164) 348.50426818857
TEST78cf97e1d2-pandas_testing_dataset (3)
anneal (182) 348.50426818857
TESTd746086797-XOR (1) 0.5
anneal (75) 348.50426818857
anneal (112) 348.50426818857
anneal (47) 348.50426818857
anneal (153) 348.50426818857
TEST9d1aa3a77e-XOR (1) 0.5
TEST495d1e52d8-pandas_testing_dataset (3)
TESTe3d8d93ab0-pandas_testing_dataset (3)
TEST0a395eb24e-XOR (1) 0.5
TEST5e105f0c38-pandas_testing_dataset (2) 0.58333333333333
cjs (3) 2.8135288432329
anneal (123) 348.50426818857
TEST104676cb6a-pandas_testing_dataset (3) 0.4
anneal (201) 348.50426818857
TEST2c4f0b6c26-pandas_testing_dataset (2) 0.58333333333333
anneal (155) 348.50426818857
anneal (194) 348.50426818857
anneal (167) 348.50426818857
anneal (171) 348.50426818857
anneal (162) 348.50426818857
anneal (135) 348.50426818857
anneal (223) 348.50426818857
TESTdd0a5ebb6e-pandas_testing_dataset (2) 1.7
anneal (106) 348.50426818857
TESTfab02098c0-pandas_testing_dataset (4) 1.2
anneal (161) 348.50426818857
anneal (143) 348.50426818857
anneal (197) 348.50426818857
anneal (199) 348.50426818857
anneal (137) 348.50426818857
anneal (154) 348.50426818857
anneal (134) 348.50426818857
auto_price (1) 1321.4923773585
TEST104676cb6a-pandas_testing_dataset (4) 1.2
TESTd66c82a86b-ModifiedWeather (1) 77.607142857143
TEST9b06efad03-pandas_testing_dataset (2) 0.58333333333333
kc1 (1) 285.09691661587
anneal (228) 348.50426818857
TEST0be3452fe0-pandas_testing_dataset (2) 0.58333333333333
anneal (212) 348.50426818857
anneal (204) 348.50426818857
anneal (79) 348.50426818857
anneal (145) 348.50426818857
anneal (229) 348.50426818857
TESTdd0a5ebb6e-pandas_testing_dataset (1) 1.7
TEST388a9defc1-pandas_testing_dataset (2) 1.7
TEST104676cb6a-pandas_testing_dataset (1) 1.7
anneal (218) 348.50426818857
TESTdd0a5ebb6e-pandas_testing_dataset (3) 0.4
anneal (198) 348.50426818857
TEST0be3452fe0-pandas_testing_dataset (3)
anneal (98) 348.50426818857
anneal (12) 348.50426818857
anneal (214) 348.50426818857
anneal (120) 348.50426818857
anneal (209) 348.50426818857
anneal (256) 348.50426818857
anneal (110) 348.50426818857
segment (1) 24.633144132658
tic-tac-toe (1)
anneal (157) 348.50426818857
TEST5e105f0c38-pandas_testing_dataset (3)
anneal (102) 348.50426818857
anneal (262) 348.50426818857
anneal (170) 348.50426818857
TEST6ba4d7daec-XOR (1) 0.5
anneal (232) 348.50426818857
anneal (237) 348.50426818857
anneal (241) 348.50426818857
anneal (221) 348.50426818857
TESTc8f1eae46a-XOR (1) 0.5
TEST44aee7d221-ModifiedWeather (1) 77.607142857143
TEST495d1e52d8-pandas_testing_dataset (2) 0.58333333333333
TEST2c4f0b6c26-pandas_testing_dataset (1) 82.3
autoMpg (1) 661.48051071685
anneal (193) 348.50426818857
anneal (219) 348.50426818857
TEST2c4f0b6c26-pandas_testing_dataset (3)
TEST9103715299-pandas_testing_dataset (3)
anneal (208) 348.50426818857
anneal (255) 348.50426818857
anneal (203) 348.50426818857
anneal (253) 348.50426818857
anneal (270) 348.50426818857
anneal (63) 348.50426818857
anneal (210) 348.50426818857
TEST388a9defc1-pandas_testing_dataset (3) 0.4
anneal (268) 348.50426818857
anneal (271) 348.50426818857
TESTe74389f4b6-XOR (1) 0.5
anneal (222) 348.50426818857
anneal (195) 348.50426818857
anneal (250) 348.50426818857
anneal (205) 348.50426818857
anneal (128) 348.50426818857
anneal (233) 348.50426818857
anneal (82) 348.50426818857
TESTf738f069ca-pandas_testing_dataset (4) 1.2
anneal (225) 348.50426818857
TESTdd0a5ebb6e-pandas_testing_dataset (4) 1.2
anneal (184) 348.50426818857
anneal (68) 348.50426818857
anneal (236) 348.50426818857
anneal (186) 348.50426818857
anneal (191) 348.50426818857
anneal (166) 348.50426818857
anneal (247) 348.50426818857
anneal (248) 348.50426818857
anneal (269) 348.50426818857
anneal (11) 348.50426818857
anneal (92) 348.50426818857
anneal (267) 348.50426818857
anneal (226) 348.50426818857
anneal (257) 348.50426818857
anneal (190) 348.50426818857
anneal (263) 348.50426818857
TESTdd2273bbad-pandas_testing_dataset (3)
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