来自ProPublica的compas-recidivism数据集（GitHub编号 here ）。请注意，该数据集存在严重的社会影响和偏见，请谨慎使用。

基本数据预处理由 imodels team 完成。

目标是二元结果is_recid。

示例用法

加载数据：

from datasets import load_dataset

dataset = load_dataset("imodels/compas-recidivism")
df = pd.DataFrame(dataset['train'])
X = df.drop(columns=['is_recid'])
y = df['is_recid'].values

拟合模型：

import imodels
import numpy as np

m = imodels.FIGSClassifier(max_rules=5)
m.fit(X, y)
print(m)

评估：

df_test = pd.DataFrame(dataset['test'])
X_test = df.drop(columns=['is_recid'])
y_test = df['is_recid'].values
print('accuracy', np.mean(m.predict(X_test) == y_test))