Einführung
In dieser Herausforderung werden wir mit vorab trainierten Modellen arbeiten, um ein Klassifizierungsmodell für einen Datensatz mit begrenzten Proben zu trainieren. Wir werden die von drei vorab trainierten Modellen extrahierten Merkmalsvektoren zusammenführen und sie verwenden, um ein Klassifizierungsmodell zu trainieren. Anschließend werden wir das trainierte Modell verwenden, um die Labels von Proben in einem Testdatensatz zu prognostizieren und eine Ergebnisdatei zu generieren. Die Herausforderung erfordert, eine Genauigkeit von 95 % auf dem Testdatensatz zu erreichen.
Dies ist eine Challenge, die sich von einem Guided Lab dadurch unterscheidet, dass Sie die Aufgabe der Herausforderung selbstständig lösen müssen, anstatt die Schritte eines Labors zum Lernen zu befolgen. Challenges sind in der Regel etwas schwieriger. Wenn es Ihnen schwerfällt, können Sie mit Labby diskutieren oder die Lösung einsehen.
