Model Trained Using AutoTrain
- Problem type: Multi-class Classification
- Model ID: 9705278
- CO2 Emissions (in grams): 1.9138035947108896
Validation Metrics
- Loss: 0.2559724063922962
- Accuracy: 0.8666666666666667
- Macro F1: 0.8666666666666668
- Micro F1: 0.8666666666666667
- Weighted F1: 0.8666666666666667
- Macro Precision: 0.8666666666666667
- Micro Precision: 0.8666666666666667
- Weighted Precision: 0.8666666666666667
- Macro Recall: 0.8666666666666667
- Micro Recall: 0.8666666666666667
- Weighted Recall: 0.8666666666666667
Usage
import json<br /> import joblib<br /> import pandas as pd<br /> model = joblib.load('model.joblib')<br /> config = json.load(open('config.json'))<br /> features = config['features']<br /> # data = pd.read_csv("data.csv")<br /> data = data[features]<br /> data.columns = ["feat_" + str(col) for col in data.columns]<br /> predictions = model.predict(data) # or model.predict_proba(data)<br />
收录说明：
1、本网页并非 abhishek/autotrain-iris-xgboost 官网网址页面，此页面内容编录于互联网，只作展示之用；2、如果有与 abhishek/autotrain-iris-xgboost 相关业务事宜，请访问其网站并获取联系方式；3、本站与 abhishek/autotrain-iris-xgboost 无任何关系，对于 abhishek/autotrain-iris-xgboost 网站中的信息，请用户谨慎辨识其真伪。4、本站收录 abhishek/autotrain-iris-xgboost 时，此站内容访问正常，如遇跳转非法网站，有可能此网站被非法入侵或者已更换新网址，导致旧网址被非法使用,5、如果你是网站站长或者负责人，不想被收录请邮件删除：i-hu#Foxmail.com （#换@）
前往AI网址导航
声明：本文来自AIGC网址导航投稿，不代表微浪网立场，版权归原作者所有，欢迎分享本文，转载请保留出处！
