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      "content": "dataset link\nhttps://drive.google.com/drive/folders/1AagDurdTMyAxRNQCJrd_o2eQbQKFOUzQ?usp=sharing\n\n\ntrain test csv link\nhttps://drive.google.com/drive/folders/1hy3X9GMtD5dGKK_W1oka4BD3lZhVmaIq?usp=sharing\n\n## Files\n\n*   ground_truth_train.csv** - the training set\n*   ground_truth_test.csv** - the test set",
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      "content": "# データ情報学　最終課題　感情推定\n\n# 概要\n感情推定を行ってもらいます。\nEmotion6というデータセットになります。\nanger、disgust、fear、joy、sadness、surpriseというフォルダ内には、それぞれ３３０枚あります。\nこの画像をと５人の被験者に見てもらい、anger、disgust、fear、joy、sadness、surprise、neutralの７つのうち、どの感情を抱いたかを記入してもらいました。\nTrainデータのcsvファイルには、画像の番号と、感情のラベルがあります。\nanger＝１、disgust＝２、fear＝３、joy＝４、sadness＝５、surprise＝６、neutral＝７\nTestデータのcsvファイルには、画像の番号のみがあり、そのラベルを推定してもらいます。\n\n# 期限\n",
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      "content": "評価指標\n\n今回はAccuracyで行います。\n精度になります。例えば１０個中５個あっていれば５０％といった形になります。\nhttps://atmarkit.itmedia.co.jp/ait/articles/2208/17/news039.html\n\n混同行列\nhttps://note.nkmk.me/python-sklearn-confusion-matrix-score/\n\n提出形式\n提出形式は、sample_submission.csvを書き換えたものを提出してください。\n以下の形式になるようプログラムが提供されています。\n\nImage,Label\nanger/1.jpgの",
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