
# Model Trained Using AutoTrain

- Problem type: Multi-class Classification
- Model ID: 1015534072
- CO2 Emissions (in grams): 0.013170440014043236

## Validation Metrics

- Loss: 1.493847370147705
- Accuracy: 0.7333333333333333
- Macro F1: 0.6777777777777777
- Micro F1: 0.7333333333333333
- Weighted F1: 0.6777777777777777
- Macro Precision: 0.6555555555555554
- Micro Precision: 0.7333333333333333
- Weighted Precision: 0.6555555555555554
- Macro Recall: 0.7333333333333333
- Micro Recall: 0.7333333333333333
- Weighted Recall: 0.7333333333333333


## Usage

You can use cURL to access this model:

```
$ curl -X POST -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" -H "Content-Type: application/json" -d '{"inputs": "I love AutoTrain"}' https://api-inference.huggingface.co/models/lucianpopa/autotrain-qn-classification-1015534072
```

Or Python API:

```
from transformers import AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizer

model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("lucianpopa/autotrain-qn-classification-1015534072", use_auth_token=True)

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("lucianpopa/autotrain-qn-classification-1015534072", use_auth_token=True)

inputs = tokenizer("I love AutoTrain", return_tensors="pt")

outputs = model(**inputs)
```
{"language": "en", "tags": "autotrain", "datasets": ["lucianpopa/autotrain-data-qn-classification"], "widget": [{"text": "I love AutoTrain \ud83e\udd17"}], "co2_eq_emissions": 0.013170440014043236}
transformers pytorch roberta text-classification autotrain en dataset:lucianpopa/autotrain-data-qn-classification co2_eq_emissions autotrain_compatible endpoints_compatible region:us
TAGS
#transformers #pytorch #roberta #text-classification #autotrain #en #dataset-lucianpopa/autotrain-data-qn-classification #co2_eq_emissions #autotrain_compatible #endpoints_compatible #region-us 


# Model Trained Using AutoTrain

- Problem type: Multi-class Classification
- Model ID: 1015534072
- CO2 Emissions (in grams): 0.013170440014043236

## Validation Metrics

- Loss: 1.493847370147705
- Accuracy: 0.7333333333333333
- Macro F1: 0.6777777777777777
- Micro F1: 0.7333333333333333
- Weighted F1: 0.6777777777777777
- Macro Precision: 0.6555555555555554
- Micro Precision: 0.7333333333333333
- Weighted Precision: 0.6555555555555554
- Macro Recall: 0.7333333333333333
- Micro Recall: 0.7333333333333333
- Weighted Recall: 0.7333333333333333


## Usage

You can use cURL to access this model:



Or Python API:


# Model Trained Using AutoTrain

- Problem type: Multi-class Classification
- Model ID: 1015534072
- CO2 Emissions (in grams): 0.013170440014043236 ## Validation Metrics

- Loss: 1.493847370147705
- Accuracy: 0.7333333333333333
- Macro F1: 0.6777777777777777
- Micro F1: 0.7333333333333333
- Weighted F1: 0.6777777777777777
- Macro Precision: 0.6555555555555554
- Micro Precision: 0.7333333333333333
- Weighted Precision: 0.6555555555555554
- Macro Recall: 0.7333333333333333
- Micro Recall: 0.7333333333333333
- Weighted Recall: 0.7333333333333333 ## Usage

You can use cURL to access this model:



Or Python API:
TAGS
#transformers #pytorch #roberta #text-classification #autotrain #en #dataset-lucianpopa/autotrain-data-qn-classification #co2_eq_emissions #autotrain_compatible #endpoints_compatible #region-us 
 # Model Trained Using AutoTrain

- Problem type: Multi-class Classification
- Model ID: 1015534072
- CO2 Emissions (in grams): 0.013170440014043236 ## Validation Metrics

- Loss: 1.493847370147705
- Accuracy: 0.7333333333333333
- Macro F1: 0.6777777777777777
- Micro F1: 0.7333333333333333
- Weighted F1: 0.6777777777777777
- Macro Precision: 0.6555555555555554
- Micro Precision: 0.7333333333333333
- Weighted Precision: 0.6555555555555554
- Macro Recall: 0.7333333333333333
- Micro Recall: 0.7333333333333333
- Weighted Recall: 0.7333333333333333 ## Usage

You can use cURL to access this model:



Or Python API:
passage: TAGS
#transformers #pytorch #roberta #text-classification #autotrain #en #dataset-lucianpopa/autotrain-data-qn-classification #co2_eq_emissions #autotrain_compatible #endpoints_compatible #region-us 
# Model Trained Using AutoTrain

- Problem type: Multi-class Classification
- Model ID: 1015534072
- CO2 Emissions (in grams): 0.013170440014043236## Validation Metrics

- Loss: 1.493847370147705
- Accuracy: 0.7333333333333333
- Macro F1: 0.6777777777777777
- Micro F1: 0.7333333333333333
- Weighted F1: 0.6777777777777777
- Macro Precision: 0.6555555555555554
- Micro Precision: 0.7333333333333333
- Weighted Precision: 0.6555555555555554
- Macro Recall: 0.7333333333333333
- Micro Recall: 0.7333333333333333
- Weighted Recall: 0.7333333333333333## Usage

You can use cURL to access this model:



Or Python API: