Commit From AutoTrain

.gitattributes

@@ -25,3 +25,6 @@ saved_model/**/* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
 *.zip filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
 *.zstandard filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
 *tfevents* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.bin.* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.tar.gz filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.pkl filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text

README.md

@@ -0,0 +1,50 @@
+---
+tags:
+- autotrain
+- tabular
+- classification
+- tabular-classification
+datasets:
+- abhishek/autotrain-data-iris-train
+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)
+
+```

config.json

@@ -0,0 +1 @@
+{"features": ["SepalLengthCm", "SepalWidthCm", "PetalLengthCm", "PetalWidthCm"], "targets": ["target"], "model_type": "xgboost", "target_mapping": {"Iris-setosa": 0, "Iris-versicolor": 1, "Iris-virginica": 2}}

model.joblib

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:366703889c5bb05068bda3508e833af5dc8a54c9f81a49554ef5947024b37dd4
+size 608320