问题描述
我想为稀疏分类问题创建综合数据。这个想法是，p个特征用于预测样本是否属于C类之一。此外，我们知道p个特征中的每一个都属于G组中的至少一个。这些组是要素可以共享的任意特征（就像在组上是对物理量进行度量的所有要素，而对另一组进行的是定性度量）。在推理过程中，要素基于其组成员资格进行分组。假设仅需要少量这些功能即可将样本实际分类为C类之一。然后，推理任务的目标是对要素进行变量选择，但我希望拥有一个综合数据集，在将其应用于任何实际数据之前，可以对其进行模型性能评估。有人知道如何使用TensorFlow概率生成这样的数据集吗？
谢谢！
解决方法
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