
# Model Trained Using AutoTrain

- Problem type: Multi-class Classification
- Model ID: 744122711
- CO2 Emissions (in grams): 0.0006493037575021453

## Validation Metrics

- Loss: 0.09241962407466127
- Accuracy: 0.9666666666666667
- Macro F1: 0.9665831244778613
- Micro F1: 0.9666666666666667
- Weighted F1: 0.9665831244778613
- Macro Precision: 0.9696969696969697
- Micro Precision: 0.9666666666666667
- Weighted Precision: 0.9696969696969696
- Macro Recall: 0.9666666666666667
- Micro Recall: 0.9666666666666667
- Weighted Recall: 0.9666666666666667

## Usage

```python
import json
import joblib

model = joblib.load('model.joblib')
config = json.load(open('config.json'))

features = config['features']

# data = pd.read_csv("data.csv")
data = data[features]

predictions = model.predict(data)  # or model.predict_proba(data)

```
{"tags": ["autotrain", "tabular", "classification", "structured-data-classification"], "datasets": ["vabadeh213/autotrain-data-iris"], "co2_eq_emissions": 0.0006493037575021453}
transformers joblib decision_tree autotrain tabular classification structured-data-classification dataset:vabadeh213/autotrain-data-iris co2_eq_emissions endpoints_compatible region:us
TAGS
#transformers #joblib #decision_tree #autotrain #tabular #classification #structured-data-classification #dataset-vabadeh213/autotrain-data-iris #co2_eq_emissions #endpoints_compatible #region-us 


# Model Trained Using AutoTrain

- Problem type: Multi-class Classification
- Model ID: 744122711
- CO2 Emissions (in grams): 0.0006493037575021453

## Validation Metrics

- Loss: 0.09241962407466127
- Accuracy: 0.9666666666666667
- Macro F1: 0.9665831244778613
- Micro F1: 0.9666666666666667
- Weighted F1: 0.9665831244778613
- Macro Precision: 0.9696969696969697
- Micro Precision: 0.9666666666666667
- Weighted Precision: 0.9696969696969696
- Macro Recall: 0.9666666666666667
- Micro Recall: 0.9666666666666667
- Weighted Recall: 0.9666666666666667

## Usage


# Model Trained Using AutoTrain

- Problem type: Multi-class Classification
- Model ID: 744122711
- CO2 Emissions (in grams): 0.0006493037575021453 ## Validation Metrics

- Loss: 0.09241962407466127
- Accuracy: 0.9666666666666667
- Macro F1: 0.9665831244778613
- Micro F1: 0.9666666666666667
- Weighted F1: 0.9665831244778613
- Macro Precision: 0.9696969696969697
- Micro Precision: 0.9666666666666667
- Weighted Precision: 0.9696969696969696
- Macro Recall: 0.9666666666666667
- Micro Recall: 0.9666666666666667
- Weighted Recall: 0.9666666666666667 ## Usage
TAGS
#transformers #joblib #decision_tree #autotrain #tabular #classification #structured-data-classification #dataset-vabadeh213/autotrain-data-iris #co2_eq_emissions #endpoints_compatible #region-us 
 # Model Trained Using AutoTrain

- Problem type: Multi-class Classification
- Model ID: 744122711
- CO2 Emissions (in grams): 0.0006493037575021453 ## Validation Metrics

- Loss: 0.09241962407466127
- Accuracy: 0.9666666666666667
- Macro F1: 0.9665831244778613
- Micro F1: 0.9666666666666667
- Weighted F1: 0.9665831244778613
- Macro Precision: 0.9696969696969697
- Micro Precision: 0.9666666666666667
- Weighted Precision: 0.9696969696969696
- Macro Recall: 0.9666666666666667
- Micro Recall: 0.9666666666666667
- Weighted Recall: 0.9666666666666667 ## Usage
passage: TAGS
#transformers #joblib #decision_tree #autotrain #tabular #classification #structured-data-classification #dataset-vabadeh213/autotrain-data-iris #co2_eq_emissions #endpoints_compatible #region-us 
# Model Trained Using AutoTrain

- Problem type: Multi-class Classification
- Model ID: 744122711
- CO2 Emissions (in grams): 0.0006493037575021453## Validation Metrics

- Loss: 0.09241962407466127
- Accuracy: 0.9666666666666667
- Macro F1: 0.9665831244778613
- Micro F1: 0.9666666666666667
- Weighted F1: 0.9665831244778613
- Macro Precision: 0.9696969696969697
- Micro Precision: 0.9666666666666667
- Weighted Precision: 0.9696969696969696
- Macro Recall: 0.9666666666666667
- Micro Recall: 0.9666666666666667
- Weighted Recall: 0.9666666666666667## Usage