Penguin Classifier Sklearn

🚀 パーマーペンギン種分類器

このモデルは、パーマーペンギンデータセット内のペンギンの種を予測するように訓練されたscikit - learn分類器です。データセットにはペンギン種の測定値が含まれており、分類タスクに適しています。

🚀 クイックスタート

このモデルは、パーマーペンギンデータセットを使って訓練され、ペンギンの種を予測するために使用できます。以下に使用例を示します。

✨ 主な機能

• パーマーペンギンデータセットを基に、ペンギンの種を予測することができます。
• ペンギンのくちばしの長さ、くちばしの深さ、ひれの長さ、体重などの特徴を利用して予測を行います。

📦 インストール

このモデルはscikit - learnを使用しています。必要に応じて以下のコマンドでインストールしてください。

pip install scikit - learn

💻 使用例

基本的な使用法

# Load the model
from sklearn.externals import joblib

model = joblib.load('path/to/your/model.pkl')

# Input features
features = {
    'culmen_length_mm': 39.1,
    'culmen_depth_mm': 18.7,
    'flipper_length_mm': 181,
    'body_mass_g': 3750
}

# Predict species
predicted_species = model.predict([list(features.values())])[0]
print(f"Predicted species: {predicted_species}")

📚 ドキュメント

モデルの説明

このモデルは、パーマーペンギンデータセット内のペンギンの種を予測するように訓練されたscikit - learn分類器です。データセットにはペンギン種自体を含むペンギン種の測定値が含まれており、分類タスクに適しています。モデルは、くちばしの長さ、くちばしの深さ、ひれの長さ、体重などの特徴を使用して、ペンギンの種を予測します。

想定される用途と制限

このモデルは、ペンギンの物理的な測定値に基づいてペンギンの種を分類することを目的としています。ペンギン種の分類と分析に関連するアプリケーションで使用できます。

制限事項:

• モデルの性能は、入力データの品質と代表性によって異なる場合があります。
• このモデルはパーマーペンギンデータセットに特化して訓練されており、他のペンギンデータセットやデータセット外の種に対しては汎化性能が低い可能性があります。

訓練データ

このモデルは、アデリー、チンストラップ、ゴンチョウなどのペンギン種の測定値を含むパーマーペンギンデータセットで訓練されています。このデータセットは公開されており、こちらからアクセスできます。

訓練手順

このモデルは、Pythonで人気のある機械学習ライブラリであるscikit - learnを使用して訓練されています。分類アルゴリズム（例：ランダムフォレスト、サポートベクターマシン）を使用して、入力特徴（くちばしの長さ、くちばしの深さ、ひれの長さ、体重）と目的変数（種）の関係を学習します。

🔧 技術詳細

• 評価指標: 精度（accuracy）、適合率（precision）、再現率（recall）、F1スコア（f1）
• 使用ライブラリ: scikit - learn
• パイプラインタグ: 表形式データの分類（tabular - classification）
• 関連タグ: 生物学（biology）、🐧
• 使用データセット: SIH/palmer - penguins

📄 ライセンス

このモデルはMITライセンスの下で公開されています。

🐧 免責事項

このモデルの訓練中にペンギンは傷つけられていません🐧。 🐧のデータの収集には関与していません。