基于AutoTrain训练的单列回归模型，适用于相关数据预测任务。提供Loss、R2、MSE等多指标验证，使用简单，方便集成到数据处理流程中。【此简介由AI生成】
| 文件 | 最后提交记录 | 最后更新时间 |
|---|---|---|
| 3 年前 | ||
| 3 年前 | ||
config.jsonLFS | 3 年前 | |
model.joblibLFS | 3 年前 |
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tags:
- autotrain
- tabular
- regression
- tabular-regression datasets:
- pcoloc/autotrain-data-dragino-7-7-max_495m co2_eq_emissions: emissions: 0.011242326266844769
使用 AutoTrain 训练的模型
- 问题类型：单列回归
- 模型 ID：1860863627
- 二氧化碳排放量（以克为单位）：0.0112
验证指标
- 损失：72.730
- 决定系数（R2）：0.386
- 均方误差（MSE）：5289.600
- 平均绝对误差（MAE）：60.230
- 均方根对数误差（RMSLE）：0.436
使用方法
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)