File size: 1,091 Bytes
72e2ec6 fca15ef 72e2ec6 |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 |
---
tags:
- autotrain
- tabular
- classification
- tabular-classification
datasets:
- abhishek/autotrain-data-iris-train
- scikit-learn/iris
co2_eq_emissions: 1.9138035947108896
---
# 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
```python
import json
import joblib
import pandas as pd
model = joblib.load('model.joblib')
config = json.load(open('config.json'))
features = config['features']
# data = pd.read_csv("data.csv")
data = data[features]
data.columns = ["feat_" + str(col) for col in data.columns]
predictions = model.predict(data) # or model.predict_proba(data)
``` |