huggingface hello — diabetes

Demo model (LogisticRegression, Pima diabetes). Yalnız deneme amaçlıdır; klinik karar için KULLANILMAZ.

Model

sklearn Pipeline(StandardScaler → LogisticRegression), seed=13
Eğitim ortamı: Python 3.12, scikit-learn 1.9.1 (pickle uyumu için yükleyen ortamda aynı sklearn sürümü gerekir)

Test metrikleri (%30 hold-out)

metrik	değer
accuracy	0.7792
auc	0.8428

Kullanım

import joblib, pandas as pd
from huggingface_hub import hf_hub_download

model = joblib.load(hf_hub_download("5eyyah/hello-diabetes-onnx", "model.joblib"))
print(model.predict_proba(pd.DataFrame([{"pregnancies": 1.0, "glucose": 193.0, "blood_pressure": 50.0, "skin_thickness": 16.0, "insulin": 375.0, "bmi": 25.9, "pedigree": 0.655, "age": 24.0}])))

Sürümden bağımsız / tarayıcı: model.onnx — girdi input float32 [n, 8] (sıra: config.json → features), çıktı probabilities [n, sınıf] (sıra: config.json → classes).

https://huggingface.co/5eyyah/hello-diabetes-onnx/resolve/main/model.onnx

⚠️ model.joblib bir pickle dosyasıdır; yalnız güvendiğiniz repolardan yükleyin.

Downloads last month: -