#多类分类
Ethnicity_Test_v003 - AutoTrain训练的多族裔分类模型准确率达79.6%
模型图像分类AutoTrainGithub模型评估多类分类开源项目Huggingface机器学习
Ethnicity_Test_v003是一个基于AutoTrain训练的多类别族裔分类模型。在验证集上，该模型展现出79.6%的准确率，F1分数、精确率和召回率均达到约79.7%。模型训练过程仅产生6.0228克二氧化碳排放，体现了环保理念。这一工具可为族裔研究和多样性分析提供数据支持。
rubert-base-cased-russian-sentiment - 基于RuBERT的俄语短文本情感分析模型
模型情感分析多类分类开源项目HuggingfaceGithub俄语RuBERT文本分类
这是一个基于RuBERT的俄语情感分析模型，专门用于短文本的多类别情感分类。模型支持中性、积极和消极三种情感标签，可通过Python代码轻松调用。它在多个俄语数据集上进行了微调，涵盖新闻、评论和社交媒体文本。该模型为需要进行俄语文本情感分析的开发者和研究人员提供了一个实用的工具。