평가 데이터 550 개에 대하여 총 22개의 작물 중 하나로 분류합니다.

분류 결과는 sample.csv 형식에 맞추어 제출하며, train.csv의 label과 같은 string 형식으로 다음의 22개의 레이블 중 하나로 분류합니다.

mothbeans, lentil, pigeonpeas, cotton, coconut, mungbean, jute, chickpea, mango, apple, blackgram, muskmelon, papaya, coffee, orange, pomegranate, kidneybeans, rice, banana, watermelon, maize, grapes

제출된 평가 데이터의 예측값은 Categorical Accuracy로 평가됩니다.