Interprete di codice ChatGPT analisi avanzata dei dati GPT-4 per gli scienziati dei dati

Esperto di chatbot analisi avanzata dei dati del GPT-4 per gli scienziati dei dati

Introduzione

ChatGPT è un potente modello di linguaggio sviluppato da OpenAI che ha conquistato il mondo con la sua capacità di comprendere e rispondere conversazionalmente all’input umano. Una delle caratteristiche più eccitanti di ChatGPT è la sua capacità di generare frammenti di codice in vari linguaggi di programmazione, tra cui Python, Java, JavaScript e C++. Questa funzionalità ha reso ChatGPT una scelta popolare tra gli sviluppatori che desiderano prototipare rapidamente o risolvere un problema senza dover scrivere l’intero codice da soli. Questo articolo esplorerà come l’interprete del codice di ChatGPT per l’analisi avanzata dei dati per i data scientist. Inoltre, vedremo come funziona e come può essere utilizzato per generare codice di machine learning. Discuteremo anche alcuni vantaggi e limitazioni nell’uso di ChatGPT.

Obiettivi di apprendimento

Comprendere come funziona l’analisi avanzata dei dati di ChatGPT e come può essere utilizzata per generare codice di machine learning.
Imparare come utilizzare l’analisi avanzata dei dati di ChatGPT per generare frammenti di codice per i data scientist utilizzando Python.
Comprendere i vantaggi e le limitazioni dell’analisi avanzata dei dati di ChatGPT per generare codice di machine learning.
Imparare come progettare e implementare modelli di machine learning utilizzando l’analisi avanzata dei dati di ChatGPT.
Comprendere come preprocessare i dati per il machine learning, inclusa la gestione dei valori mancanti, la codifica delle variabili categoriche, la normalizzazione dei dati e la ridimensionamento delle caratteristiche numeriche.
Imparare come suddividere i dati in set di addestramento e test ed valutare le prestazioni dei modelli di machine learning utilizzando metriche come l’accuratezza, la precisione, il richiamo, il punteggio F1, l’errore quadratico medio, l’errore medio assoluto, il valore R-quadrato, ecc.

Padroneggiando questi obiettivi di apprendimento, si dovrebbe comprendere come utilizzare l’analisi avanzata dei dati di ChatGPT per generare codice di machine learning e implementare vari algoritmi di machine learning. Saranno in grado di applicare queste competenze a problemi e dataset reali, dimostrando la loro competenza nell’utilizzo dell’analisi avanzata dei dati di ChatGPT per compiti di machine learning.

Questo articolo è stato pubblicato come parte del Data Science Blogathon.

Come funziona l’analisi avanzata dei dati di ChatGPT?

L’analisi avanzata dei dati di ChatGPT si basa su un modello di deep learning chiamato transformer, addestrato su un ampio corpus di dati testuali. Il transformer utilizza meccanismi di auto-attenzione per comprendere il contesto e la relazione tra diverse parti del testo in input. Quando un utente inserisce un prompt o un frammento di codice, il modello di ChatGPT genera una risposta basata sui modelli e le strutture apprese dai dati di addestramento.

L’Analisi avanzata dei dati in ChatGPT può generare frammenti di codice sfruttando la vasta quantità di codice online. Il modello di ChatGPT può apprendere la sintassi, la semantica e gli idiom dei vari linguaggi di programmazione analizzando i repository di codice open-source e altre fonti di codice. Il modello di ChatGPT può attingere a questa conoscenza quando un utente richiede un pezzo di codice per generare un frammento di codice pertinente e funzionante.

Generazione di codice di machine learning con ChatGPT

Il machine learning è una delle applicazioni più promettenti dell’analisi avanzata dei dati di ChatGPT. Con la crescita del deep learning e delle applicazioni di machine learning, sono diventate aree sempre più importanti di ricerca e sviluppo. Tuttavia, progettare e implementare questi modelli può essere complesso e richiedere molto tempo, richiedendo competenze in algebra lineare, calcolo, teoria delle probabilità e informatica.

L’Analisi avanzata dei dati di ChatGPT può semplificare questo processo generando frammenti di codice di machine learning che gli utenti possono integrare nei loro progetti. Ad esempio, un utente può chiedere a ChatGPT di generare un frammento di codice utilizzando una tecnica di regressione lineare per prevedere i prezzi delle case in California in base a un set di dati di addestramento fornito in formato .csv. Il modello di ChatGPT può generare un frammento di codice che include gli import necessari, le fasi di preprocessamento dei dati, l’architettura del modello e le procedure di addestramento basate sull’input dell’utente.

Carica il dataset nell’interprete del codice in ChatGPT e inserisci la richiesta di seguito.

Richiesta:

Esegui la regressione lineare utilizzando sklearn sul dataset sopra indicato e mostra tutti i passaggi con il codice Python. La variabile di previsione dai dati è median_house_value.

Risposta:

I passaggi per la regressione lineare utilizzando sklearn sul dataset “housing.csv”, utilizzando “median_house_value” come variabile target, sono i seguenti:

Esplorazione dei dati: Carica il dataset e esamina rapidamente la sua struttura.
Pre-elaborazione dei dati: Gestisci i valori mancanti, codifica le variabili categoriche (se presenti) e scala le caratteristiche numeriche.
Dividere i dati: Suddividi i dati in set di addestramento e di test.
Addestramento del modello: Addestra un modello di regressione sul set di addestramento.
Valutazione: Valuta il modello addestrato sul set di test.
Interpretazione del modello: Analizza l’importanza di ciascuna caratteristica nella previsione.

Caricamento del dataset ed esplorazione della sua struttura:

# Carica il dataset
data = pd.read_csv('/mnt/data/housing.csv')
# Mostra le prime righe del dataset per comprendere la sua struttura
data.head()
# importa csv

Il dataset contiene le seguenti colonne:

longitude: Longitudine della posizione
latitude: Latitudine della posizione
housing_median_age: Età mediana delle abitazioni nell’area
total_rooms: Numero totale di stanze nell’area
total_bedrooms: Numero totale di camere da letto nell’area
population: Popolazione dell’area
households: Numero di famiglie nell’area
median_income: Reddito mediano delle persone dell’area
median_house_value: Valore mediano della casa nell’area (la nostra variabile target)
ocean_proximity: Vicinanza all’oceano (variabile categorica)

Successivamente, procediamo con la pre-elaborazione dei dati:

Pre-elaborazione dei dati:

Verifica la presenza di valori mancanti e gestiscili.
Codifica la variabile categorica ocean_proximity.
Scala le caratteristiche numeriche per standardizzarle.

Verifica la presenza di valori mancanti nel dataset:

# Verifica la presenza di valori mancanti in ogni colonna
missing_values = data.isnull().sum()
missing_values

Sembra che la colonna total_bedrooms abbia 207 valori mancanti. Una strategia comune per gestire i valori mancanti nelle colonne numeriche è sostituirli con il valore mediano di quella colonna. Riempiremo i valori mancanti in total_bedrooms con il suo valore mediano.

Dopo di che, codificheremo la variabile categorica ocean_proximity utilizzando la codifica one-hot e scaleremo le caratteristiche numeriche.

Passaggi di pre-elaborazione:

from sklearn.preprocessing import StandardScaler, OneHotEncoder
from sklearn.compose import ColumnTransformer
from sklearn.pipeline import Pipeline
# Riempi i valori mancanti in total_bedrooms con il valore mediano
data['total_bedrooms'].fillna(data['total_bedrooms'].median(), inplace=True)
# Definisci le colonne per la pre-elaborazione
numerical_features = ['longitude', 'latitude', 'housing_median_age', 'total_rooms', 'total_bedrooms', 'population', 'households', 'median_income']
categorical_feature = ['ocean_proximity']
# Crea un column transformer per la pre-elaborazione
preprocessor = ColumnTransformer(
    transformers=[
        ('num', StandardScaler(), numerical_features),
        ('cat', OneHotEncoder(), categorical_feature)
    ])
# Applica le trasformazioni ai dati (escludendo la variabile target)
X = data.drop('median_house_value', axis=1)
y = data['median_house_value']
X_transformed = preprocessor.fit_transform(X)
# Verifica la forma dei dati trasformati e le prime righe per assicurarsi che la pre-elaborazione sia stata eseguita con successo
X_transformed.shape, X_transformed[:5]

I passaggi di pre-elaborazione sono stati eseguiti correttamente:

Verifica la presenza di valori mancanti e gestiscili.
Codifica la variabile categorica ocean_proximity.
Scala le caratteristiche numeriche per standardizzarle.

Il dataset trasformato ha 20.640 campioni e 13 caratteristiche.

Divisione dei dati:

Successivamente, divideremo i dati in set di addestramento e di test. Questo ci permette di allenare il nostro modello su un sottoinsieme e testare le sue prestazioni su un altro sottoinsieme non visto in precedenza. Tipicamente, un rapporto di divisione comune è 80:20 o 70:30 per l’addestramento e il test. Per questo esercizio, utilizzeremo una divisione 80:20.

Dividiamo i dati.

from sklearn.model_selection import train_test_split# Divisone dei dati in set di addestramento e test (80% addestramento, 20% test)X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_transformed, y, test_size=0.2, random_state=42)X_train.shape, X_test.shape

I dati sono stati divisi con successo in set di addestramento e test:

Set di addestramento: 16.512 campioni
Set di test: 4.128 campioni

Addestramento del Modello:

Successivamente, addestreremo un modello di regressione utilizzando i dati di addestramento. Per questa dimostrazione, utilizzeremo un semplice modello di regressione lineare. Se necessario, è possibile esplorare modelli più complessi o metodi di ensemble in seguito.

Addestriamo il modello di regressione lineare:

from sklearn.linear_model import LinearRegressionfrom sklearn.metrics import mean_squared_error# Inizializziamo il modello di regressione linearemodel = LinearRegression()# Addestriamo il modello sui dati di addestramentomodel.fit(X_train, y_train)# Facciamo una predizione sui dati di addestramento per controllare le prestazioni interne alle predizionitrain_predictions = model.predict(X_train)train_mse = mean_squared_error(y_train, train_predictions)train_rmse = train_mse**0.5train_rmse

L’errore quadratico medio (RMSE) per le predizioni sui dati di addestramento è approssimativamente $68,433.94.

Il RMSE ci fornisce un’idea della magnitudine media degli errori di predizione. In questo contesto, le predizioni del nostro modello, in media, sono distanti di circa $68,433.94 dai valori effettivi delle case nel set di addestramento.

Valutazione:

Prevediamo i dati di test e calcoliamo il RMSE per queste predizioni per valutare la capacità di generalizzazione del modello.

Valutiamo il modello sul set di test.

# Facciamo una predizione sui dati di testtest_predictions = model.predict(X_test)# Calcoliamo il RMSE per le predizioni sul set di testtest_mse = mean_squared_error(y_test, test_predictions)test_rmse = test_mse**0.5test_rmse

L’errore quadratico medio (RMSE) per le predizioni sui dati di test è approssimativamente $70,060.52.

Il RMSE di test è leggermente più alto rispetto al RMSE di addestramento, il che è previsto poiché il modello non è stato addestrato sui dati di test. Tuttavia, i valori sono relativamente vicini, suggerendo che il modello non si adatta troppo ai dati di addestramento.

Interpretazione del Modello:

Per comprendere meglio il modello, possiamo osservare i coefficienti per ciascuna caratteristica. Questi coefficienti indicano l’importanza e l’impatto di ciascuna caratteristica sulla variabile target, valore_mediano_della_casa.

Diamo un’occhiata ai coefficienti delle caratteristiche.

# Estraiamo i nomi delle caratteristiche dopo la codifica one-hotfeature_names = numerical_features + list(preprocessor.named_transformers_['cat'].categories_[0])# Recuperiamo i coefficienti dal modellocoefficients = model.coef_# Creiamo un DataFrame per mostrare i coefficienti delle caratteristichefeature_importance = pd.DataFrame({    'Caratteristica': feature_names,    'Coefficiente': coefficients}).sort_values(by='Coefficiente', ascending=False)feature_importance

Ecco le interpretazioni dei coefficienti delle caratteristiche:

I coefficienti positivi indicano che all’aumentare del valore della caratteristica, il valore_mediano_della_casa predetto aumenta anche.
I coefficienti negativi indicano che all’aumentare del valore della caratteristica, il valore_mediano_della_casa predetto diminuisce.

Ad esempio:

ISLAND ha il coefficiente positivo più alto, suggerendo che le case sulle isole hanno un valore predetto più elevato rispetto ad altre posizioni.
Il reddito_mediano ha anche un effetto positivo significativo sul valore della casa predetto.
D’altra parte, INLAND ha l’effetto più negativo, indicando che le case situate nell’entroterra tendono ad avere un valore predetto più basso.
Caratteristiche geografiche come longitudine e latitudine svolgono anche un ruolo nella determinazione del valore delle case, entrambe con coefficienti negativi in questo modello.

Mentre questi coefficienti forniscono delle informazioni sulle relazioni tra le caratteristiche e la variabile target, non implicano necessariamente una relazione causale. Fattori esterni e interazioni tra le caratteristiche potrebbero influenzare anche il valore delle case.

Vantaggi dell’utilizzo di ChatGPT per la generazione di codice di apprendimento automatico

Ci sono diversi vantaggi nell’utilizzare l’Analisi dei dati avanzata di ChatGPT per generare codice di apprendimento automatico:

Risparmio di tempo: Progettare e implementare un modello di apprendimento automatico può richiedere molto tempo, soprattutto per i principianti. L’analisi avanzata dei dati di ChatGPT può risparmiare agli utenti molto tempo generando snippet di codice funzionanti che possono utilizzare come punto di partenza per i loro progetti.
Aumento della produttività: Con l’analisi avanzata dei dati di ChatGPT, gli utenti possono concentrarsi sui concetti di alto livello del loro progetto di apprendimento automatico, come la pre-elaborazione dei dati, l’ingegneria delle caratteristiche e la valutazione del modello, senza affrontare i dettagli dell’implementazione dell’architettura del modello.
Accessibilità: L’analisi avanzata dei dati di ChatGPT rende l’apprendimento automatico più accessibile alle persone che potrebbero non avere una solida formazione in informatica o programmazione. Gli utenti possono descrivere le loro esigenze e ChatGPT genererà il codice necessario.
Personalizzazione: L’analisi avanzata dei dati di ChatGPT consente agli utenti di personalizzare il codice generato per soddisfare le proprie esigenze. Gli utenti possono modificare gli iperparametri, regolare l’architettura del modello o aggiungere funzionalità aggiuntive allo snippet di codice.

Limitazioni dell’utilizzo di ChatGPT per la generazione di codice di apprendimento automatico

Sebbene l’interprete di codice di ChatGPT sia uno strumento potente per la generazione di codice di apprendimento automatico, ci sono alcune limitazioni da considerare:

Qualità del codice generato: Sebbene l’analisi avanzata dei dati di ChatGPT possa generare snippet di codice funzionanti, la qualità del codice può variare a seconda della complessità del compito e della qualità dei dati di addestramento. Gli utenti potrebbero dover pulire il codice, correggere errori o ottimizzare le prestazioni prima di utilizzarlo in produzione.
Mancanza di conoscenza di dominio: Il modello di ChatGPT potrebbe non sempre comprendere le sfumature di un particolare dominio o area di applicazione. Gli utenti potrebbero dover fornire ulteriore contesto o orientamento per aiutare ChatGPT a generare il codice che soddisfi i loro requisiti.
Dipendenza dai dati di addestramento: L’analisi avanzata dei dati di ChatGPT si basa pesantemente sulla qualità e sulla diversità dei dati di addestramento ai quali è stata esposta. Se i dati di addestramento sono distorti o incompleti, il codice generato potrebbe riflettere tali insufficienze.
Considerazioni etiche: Esistono preoccupazioni etiche nell’utilizzo di codice generato da intelligenza artificiale in applicazioni critiche, come la sanità o la finanza. Gli utenti devono valutare attentamente il codice generato e assicurarsi che rispetti gli standard e le normative richieste.

Conclusione

L’analisi avanzata dei dati di ChatGPT è uno strumento potente per generare snippet di codice. Con la sua capacità di comprendere le richieste in linguaggio naturale e generare codice funzionante, ChatGPT ha il potenziale per democratizzare l’accesso alla tecnologia di apprendimento automatico e accelerare l’innovazione nel campo. Tuttavia, gli utenti devono essere consapevoli delle limitazioni della tecnologia e valutare attentamente il codice generato prima di utilizzarlo in produzione. Con l’evolversi delle capacità di ChatGPT, ci aspettiamo di vedere ancora più applicazioni entusiasmanti di questa tecnologia.

Punti chiave

L’analisi avanzata dei dati di ChatGPT si basa su un modello di apprendimento profondo chiamato transformer, addestrato su di un ampio corpus di dati testuali.
L’analisi avanzata dei dati può generare snippet di codice in diversi linguaggi di programmazione, tra cui Python, Java, JavaScript e C++, sfruttando l’ampia quantità di codice online.
L’analisi avanzata dei dati di ChatGPT può generare snippet di codice di apprendimento automatico per la regressione lineare, la regressione logistica, gli alberi decisionali, il random forest, le macchine a vettori di supporto, le reti neurali e l’apprendimento profondo.
Per utilizzare l’analisi avanzata dei dati di ChatGPT per l’apprendimento automatico, gli utenti possono fornire un suggerimento o uno snippet di codice e richiedere uno specifico compito, come la generazione di uno snippet di codice per un modello di regressione lineare utilizzando un particolare set di dati.
Il modello di ChatGPT può generare snippet di codice che includono le importazioni necessarie, le fasi di pre-elaborazione dei dati, l’architettura del modello e le procedure di addestramento.
L’analisi avanzata dei dati di ChatGPT può contribuire a semplificare la progettazione e l’implementazione dei modelli di apprendimento automatico, facilitando ai programmatori e ai data scientist la prototipazione o la soluzione rapida di un problema.
Tuttavia, ci sono anche limitazioni nell’utilizzo dell’analisi avanzata dei dati di ChatGPT, come la possibilità che il codice generato contenga errori o la mancanza di opzioni di personalizzazione.
Nel complesso, l’analisi avanzata dei dati di ChatGPT è uno strumento potente che può aiutare a semplificare il processo di sviluppo per programmatori e data scientist, in particolare nella generazione di snippet di codice di apprendimento automatico.

Domande frequenti

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