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+- TicTacToe
+- tabular_classification
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+task_categories:  # Full list at https://github.com/huggingface/hub-docs/blob/main/js/src/lib/interfaces/Types.ts
+- tabular-classification
+configs:
+- tic_tac_toe
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+# Ozone
+The [Ozone dataset](https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Ozone) from the [UCI ML repository](https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets).
+
+# Configurations and tasks
+| **Configuration** | **Task**                  | **Description**         |
+|-------------------|---------------------------|-------------------------|
+| tic_tac_toe       | Binary classification     | Does the X player win?  |
+
+
+# Usage
+```python
+from datasets import load_dataset
+
+dataset = load_dataset("mstz/tic_tac_toe", "tic_tac_toe")["train"]
+```

tic-tac-toe.data

@@ -0,0 +1,958 @@
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tic_tac_toe.py

@@ -0,0 +1,94 @@
+"""TicTacToe"""
+
+from typing import List
+
+import datasets
+
+import pandas
+
+
+VERSION = datasets.Version("1.0.0")
+_BASE_FEATURE_NAMES = [
+   "top_left_square",
+   "top_middle_square",
+   "top_right_square",
+   "middle_left_square",
+   "middle_middle_square",
+   "middle_right_square",
+   "bottom_left_square",
+   "bottom_middle_square",
+   "bottom_right_square",
+   "x_wins"
+]
+
+DESCRIPTION = "TicTacToe dataset from the UCI ML repository."
+_HOMEPAGE = "https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/TicTacToe"
+_URLS = ("https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/TicTacToe")
+_CITATION = """
+@misc{misc_tic-tac-toe_endgame_101,
+  author       = {Aha,David},
+  title        = {{Tic-Tac-Toe Endgame}},
+  year         = {1991},
+  howpublished = {UCI Machine Learning Repository},
+  note         = {{DOI}: \\url{10.24432/C5688J}}
+}"""
+
+# Dataset info
+urls_per_split = {
+	"train": "https://huggingface.co/datasets/mstz/tic_tac_toe/raw/main/tic-tac-toe.data"
+}
+features_types_per_config = {
+	"tic_tac_toe": {
+		"top_left_square": datasets.Value("string"),
+		"top_middle_square": datasets.Value("string"),
+		"top_right_square": datasets.Value("string"),
+		"middle_left_square": datasets.Value("string"),
+		"middle_middle_square": datasets.Value("string"),
+		"middle_right_square": datasets.Value("string"),
+		"bottom_left_square": datasets.Value("string"),
+		"bottom_middle_square": datasets.Value("string"),
+		"bottom_right_square": datasets.Value("string"),
+		"x_wins": datasets.ClassLabel(num_classes=2, names=("no", "yes"))
+	}
+	
+}
+features_per_config = {k: datasets.Features(features_types_per_config[k]) for k in features_types_per_config}
+
+
+class TicTacToeConfig(datasets.BuilderConfig):
+	def __init__(self, **kwargs):
+		super(TicTacToeConfig, self).__init__(version=VERSION, **kwargs)
+		self.features = features_per_config[kwargs["name"]]
+
+
+class TicTacToe(datasets.GeneratorBasedBuilder):
+	# dataset versions
+	DEFAULT_CONFIG = "tic_tac_toe"
+	BUILDER_CONFIGS = [
+		TicTacToeConfig(name="tic_tac_toe",
+					description="TicTacToe for binary classification.")
+		]
+
+
+	def _info(self):       
+		info = datasets.DatasetInfo(description=DESCRIPTION, citation=_CITATION, homepage=_HOMEPAGE,
+									features=features_per_config[self.config.name])
+
+		return info
+	
+	def _split_generators(self, dl_manager: datasets.DownloadManager) -> List[datasets.SplitGenerator]:
+		downloads = dl_manager.download_and_extract(urls_per_split)
+
+		return [
+			datasets.SplitGenerator(name=datasets.Split.TRAIN, gen_kwargs={"filepath": downloads[self.config.name]["train"]})
+		]
+	
+	def _generate_examples(self, filepath: str):
+		data = pandas.read_csv(filepath, header=None)
+		data.columns = _BASE_FEATURE_NAMES
+		data.x_wins.applymap(lambda x: 1 if x == "positive" else 0)
+
+		for row_id, row in data.iterrows():
+			data_row = dict(row)
+
+			yield row_id, data_row