Интерпретатор кода ChatGPT GPT-4 Расширенный анализ данных для специалистов по обработке данных

Расширенный анализ данных для специалистов по обработке данных с использованием интерпретатора кода ChatGPT GPT-4

Введение

ChatGPT – это мощная языковая модель, разработанная OpenAI, которая восхитила мир своей способностью понимать и давать разговорные ответы на ввод пользователя. Одной из самых захватывающих особенностей ChatGPT является его способность генерировать фрагменты кода на различных языках программирования, включая Python, Java, JavaScript и C++. Благодаря этой функции ChatGPT стала популярным выбором среди разработчиков, которые хотят быстро создать прототип или решить проблему, не пиша полный код самостоятельно. В этой статье мы рассмотрим, как пользователь ЧатГПТ может работать с интерпретатором кода для продвинутого анализа данных для ученых данных. Кроме того, мы рассмотрим, как это работает и как можно использовать его для генерации кода машинного обучения. Мы также обсудим некоторые преимущества и ограничения использования ChatGPT.

Цели обучения

  • Понять, как работает продвинутый анализ данных ChatGPT и как его можно использовать для создания кода машинного обучения.
  • Научиться использовать продвинутый анализ данных ChatGPT для создания фрагментов кода для ученых данных с использованием Python.
  • Понять преимущества и ограничения продвинутого анализа данных ChatGPT при генерации кода машинного обучения.
  • Научиться проектировать и реализовывать модели машинного обучения с использованием продвинутого анализа данных ChatGPT.
  • Понять, как предварительно обрабатывать данные для машинного обучения, включая обработку отсутствующих значений, кодировку категориальных переменных, нормализацию данных и масштабирование числовых признаков.
  • Узнать, как разделять данные на обучающие и тестовые наборы и оценивать производительность моделей машинного обучения с использованием таких метрик, как точность, полнота, F1-мера, среднеквадратическое отклонение, средняя абсолютная ошибка, коэффициент детерминации и другие.

Освоив эти учебные цели, читатель должен понять, как использовать продвинутый анализ данных ChatGPT для создания кода машинного обучения и реализации различных алгоритмов машинного обучения. Кроме того, он должен быть способен применять эти навыки к реальным задачам и наборам данных, демонстрируя свою компетентность в использовании продвинутого анализа данных ChatGPT для задач машинного обучения.

Эта статья была опубликована в рамках мероприятия Data Science Blogathon.

Как работает продвинутый анализ данных в ChatGPT?

Продвинутый анализ данных в ChatGPT основан на модели глубокого обучения, называемой трансформером, обученной на большом корпусе текстовых данных. Трансформер использует механизмы самоувнимания для понимания контекста и взаимосвязей между различными частями входного текста. Когда пользователь вводит подсказку или фрагмент кода, модель ChatGPT генерирует ответ на основе паттернов и структур, которые она усвоила из обучающих данных.

В продвинутом анализе данных в ChatGPT код может быть сгенерирован, используя огромное количество онлайн-кода. Модель ChatGPT может изучить синтаксис, семантику и идиомы различных языков программирования, анализируя открытые репозитории и другие источники кода. Модель ChatGPT может использовать этот опыт, когда пользователь запрашивает генерацию соответствующего и работающего фрагмента кода.

Генерация кода машинного обучения с помощью ChatGPT

Машинное обучение является одним из самых перспективных применений продвинутого анализа данных ChatGPT. С развитием глубокого обучения и применений машинного обучения эти области стали все более важными сферами исследований и разработки. Однако проектирование и реализация таких моделей могут быть сложными и затратными по времени, требуя экспертизы в линейной алгебре, исчислении, теории вероятностей и компьютерных науках.

Продвинутый анализ данных ChatGPT может помочь упростить этот процесс, генерируя фрагменты кода для машинного обучения, которые пользователи могут интегрировать в свои проекты. Например, пользователь может попросить ChatGPT сгенерировать фрагмент кода, используя метод линейной регрессии для прогнозирования цен на дома в Калифорнии на основе набора данных для обучения, предоставленного в формате .csv. Модель ChatGPT может сгенерировать фрагмент кода, включающий необходимые импорты, шаги предварительной обработки данных, архитектуру модели и процедуры обучения на основе ввода пользователя.

Загрузите набор данных в интерпретатор кода в ChatGPT и введите ниже задание.

Задание:

Выполните линейную регрессию с использованием sklearn на указанном наборе данных и покажите все шаги с помощью кода на Python. Целевая переменная прогнозирования из данных – median_house_value.

Ответ:

Шаги линейной регрессии с использованием sklearn на наборе данных “housing.csv” с использованием “median_house_value” в качестве целевой переменной следующие:

  1. Изучение данных: Загрузка набора данных и быстрый осмотр его структуры.
  2. Предварительная обработка данных: Обработка отсутствующих значений, кодирование категориальных переменных (при наличии) и масштабирование числовых признаков.
  3. Разделение данных: Разделение данных на тренировочный и тестовый наборы.
  4. Обучение модели: Обучение модели регрессии на тренировочном наборе данных.
  5. Оценка: Оценка обученной модели на тестовом наборе данных.
  6. Интерпретация модели: Анализ важности каждого признака для прогноза.

Загрузка набора данных и исследование его структуры:

# Загрузка набора данныхdata = pd.read_csv('/mnt/data/housing.csv')# Отображение первых нескольких строк набора данных для понимания его структурыdata.head()# импорт csv

Набор данных содержит следующие столбцы:

  1. longitude: Долгота местоположения
  2. latitude: Широта местоположения
  3. housing_median_age: Медианный возраст жилых домов в районе
  4. total_rooms: Общее количество комнат в районе
  5. total_bedrooms: Общее количество спален в районе
  6. population: Население района
  7. households: Количество домохозяйств в районе
  8. median_income: Медианный доход людей в районе
  9. median_house_value: Медианная стоимость жилья в районе (наша целевая переменная)
  10. ocean_proximity: Близость к океану (категориальный признак)

Далее приступим к предварительной обработке данных:

Предварительная обработка данных:

  1. Проверьте наличие отсутствующих значений и обработайте их.
  2. Закодируйте категориальный признак ocean_proximity.
  3. Масштабируйте числовые признаки для их стандартизации.

Проверка наличия отсутствующих значений в наборе данных:

# Проверка отсутствующих значений в каждом столбцеmissing_values = data.isnull().sum()missing_values

Похоже, в столбце total_bedrooms отсутствует 207 значений. Обычная стратегия обработки отсутствующих значений для числовых столбцов заключается в замене их медианной величиной этого столбца. Заполним отсутствующие значения в total_bedrooms его медианной.

После этого закодируем категориальный признак ocean_proximity с помощью one-hot кодирования и масштабируем числовые признаки.

Шаги предварительной обработки:

from sklearn.preprocessing import StandardScaler, OneHotEncoderfrom sklearn.compose import ColumnTransformerfrom sklearn.pipeline import Pipeline# Заполнение отсутствующих значений в total_bedrooms его медианной значениемdata['total_bedrooms'].fillna(data['total_bedrooms'].median(), inplace=True)# Определение столбцов для предварительной обработкиnumerical_features = ['longitude', 'latitude', 'housing_median_age', 'total_rooms', 'total_bedrooms', 'population', 'households', 'median_income']categorical_feature = ['ocean_proximity']# Создание трансформера столбцов для предварительной обработкиpreprocessor = ColumnTransformer(    transformers=[        ('num', StandardScaler(), numerical_features),        ('cat', OneHotEncoder(), categorical_feature)    ])# Применение преобразований к данным (исключая целевую переменную)X = data.drop('median_house_value', axis=1)y = data['median_house_value']X_transformed = preprocessor.fit_transform(X)# Проверка формы преобразованных данных и первых нескольких строк, чтобы убедиться в успешной предварительной обработкеX_transformed.shape, X_transformed[:5]

Предварительная обработка прошла успешно:

  1. Проверка наличия отсутствующих значений и обработка их.
  2. Закодировка категориального признака ocean_proximity.
  3. Масштабирование числовых признаков для стандартизации.

Преобразованный набор данных содержит 20 640 образцов и 13 функций.

Разделение данных:

Затем мы разделим данные на тренировочные и тестовые наборы. Это позволяет нам обучать нашу модель на одном подмножестве и проверять ее производительность на другом непросматриваемом подмножестве. Обычно распространенное соотношение разделения составляет 80:20 или 70:30 для тренировки и тестирования. В данном упражнении мы будем использовать разделение 80:20.

Разделим данные.

from sklearn.model_selection import train_test_split# Разделение данных на тренировочные и тестовые наборы (80% тренировочные, 20% тестовые) 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

Данные успешно разделены на тренировочные и тестовые наборы:

  • Тренировочный набор: 16 512 образцов
  • Тестовый набор: 4 128 образцов

Обучение модели:

Затем мы обучим модель регрессии с использованием тренировочных данных. В качестве демонстрации мы будем использовать простую линейную регрессионную модель. При необходимости позже можно исследовать более сложные модели или методы ансамбля.

Обучим модель линейной регрессии:

from sklearn.linear_model import LinearRegressionfrom sklearn.metrics import mean_squared_error# Инициализация модели линейной регрессии model = LinearRegression()# Обучение модели на тренировочных данныхmodel.fit(X_train, y_train)# Предсказание на тренировочных данных для проверки производительности внутри выборки train_predictions = model.predict(X_train)train_mse = mean_squared_error(y_train, train_predictions)train_rmse = train_mse**0.5train_rmse

Среднеквадратическая ошибка (RMSE) для прогнозов на тренировочных данных составляет примерно $68,433.94.

RMSE дает нам представление об среднем значении ошибок прогноза. В данном контексте прогнозы нашей модели в среднем отличаются примерно на $68,433.94 от фактических значений цен на дома в тренировочном наборе.

Оценка:

Мы будем предсказывать тестовые данные и вычислять RMSE для этих прогнозов, чтобы оценить обобщающую способность модели.

Давайте оценим модель на тестовом наборе.

# Предсказание на тестовых данных test_predictions = model.predict(X_test)# Вычисление RMSE для тестовых прогнозов test_mse = mean_squared_error(y_test, test_predictions)test_rmse = test_mse**0.5test_rmse

Среднеквадратическая ошибка (RMSE) для прогнозов на тестовых данных составляет примерно $70,060.52.

Тестовое RMSE немного выше тренировочного RMSE, что ожидается, поскольку модель не была обучена на тестовых данных. Однако значения относительно близки, что говорит о том, что модель не переобучает тренировочные данные слишком сильно.

Интерпретация модели:

Чтобы лучше понять модель, мы можем посмотреть на коэффициенты для каждой функции. Эти коэффициенты указывают на важность и влияние каждой функции на целевую переменную median_house_value.

Давайте посмотрим на коэффициенты функций.

# Извлечение имен функций после кодирования one-hotfeature_names = numerical_features + list(preprocessor.named_transformers_['cat'].categories_[0])# Получение коэффициентов из моделиcoefficients = model.coef_# Создание DataFrame для отображения коэффициентов функцийfeature_importance = pd.DataFrame({'Feature': feature_names, 'Coefficient': coefficients}).sort_values(by='Coefficient', ascending=False)feature_importance

Вот интерпретации коэффициентов функций:

  1. Положительные коэффициенты означают, что с увеличением значения функции прогнозируемое значение median_house_value также увеличивается.
  2. Отрицательные коэффициенты означают, что с увеличением значения функции прогнозируемое значение median_house_value уменьшается.

Например:

  • ISLAND имеет наибольший положительный коэффициент, что указывает на то, что дома на островах имеют более высокую прогнозируемую стоимость, чем в других местах.
  • median_income также имеет существенный положительный эффект на прогнозируемую стоимость дома.
  • С другой стороны, INLAND оказывает наиболее негативное влияние, указывая на то, что дома, находящиеся внутри страны, имеют более низкую прогнозируемую стоимость.
  • Географические характеристики, такие как долгота и широта, также играют роль в определении стоимости домов, и у обоих есть отрицательные коэффициенты в этой модели.

В то время как эти коэффициенты дают представление о взаимосвязях между характеристиками и целевой переменной, они не обязательно означают причинно-следственную связь. Влияние внешних факторов и взаимодействие между характеристиками также могут влиять на стоимость жилья.

Преимущества использования ChatGPT для генерации кода машинного обучения

Использование системы продвинутого анализа данных ChatGPT имеет несколько преимуществ при создании кода машинного обучения:

  1. Экономия времени: Разработка и реализация модели машинного обучения может занимать значительное время, особенно для новичков. Система продвинутого анализа данных ChatGPT может сэкономить пользователю много времени, генерируя рабочие фрагменты кода, которые можно использовать в качестве отправной точки для проектов.
  2. Улучшенная производительность: С использованием системы продвинутого анализа данных ChatGPT пользователь может сосредоточиться на высокоуровневых концепциях своего проекта машинного обучения, таких как предварительная обработка данных, создание признаков и оценка модели, не углубляясь в детали реализации архитектуры модели.
  3. Доступность: Система продвинутого анализа данных ChatGPT делает машинное обучение доступным для людей, у которых может не быть крепкого фундамента в области компьютерных наук или программирования. Пользователи могут описать свои потребности, и ChatGPT сгенерирует необходимый код.
  4. Настройка: Система продвинутого анализа данных ChatGPT позволяет пользователям настроить сгенерированный код под свои нужды. Пользователи могут изменять гиперпараметры, настраивать архитектуру модели или добавлять дополнительную функциональность в фрагмент кода.

Ограничения использования ChatGPT для генерации кода машинного обучения

Несмотря на то, что интерпретатор кода ChatGPT является мощным инструментом для генерации кода машинного обучения, стоит учитывать некоторые ограничения:

  1. Качество сгенерированного кода: Хотя система продвинутого анализа данных ChatGPT может генерировать рабочие фрагменты кода, качество кода может варьироваться в зависимости от сложности задачи и качества обучающих данных. Пользователям может потребоваться очистить код, исправить ошибки или оптимизировать производительность перед использованием его в работе.
  2. Отсутствие знаний в области: Модель ChatGPT не всегда может понимать тонкости определенной области или приложения. Пользователям может потребоваться предоставить дополнительный контекст или руководство, чтобы помочь ChatGPT генерировать код, отвечающий их требованиям.
  3. Зависимость от обучающих данных: Система продвинутого анализа данных ChatGPT в значительной степени зависит от качества и разнообразия обучающих данных, с которыми она сталкивалась. Если обучающие данные содержат предвзятость или неполноту, сгенерированный код может отражать эти недостатки.
  4. Этические соображения: Существуют этические проблемы использования кода, сгенерированного искусственным интеллектом, в критических приложениях, таких как здравоохранение или финансы. Пользователи должны тщательно оценить сгенерированный код и убедиться, что он соответствует требуемым стандартам и положениям.

Заключение

Система продвинутого анализа данных ChatGPT является мощным инструментом для генерации фрагментов кода. Благодаря способности понимать естественноязыковые запросы и генерировать рабочий код, ChatGPT имеет потенциал демократизировать доступ к технологии машинного обучения и ускорить инновации в этой области. Однако пользователи должны учитывать ограничения технологии и внимательно оценивать сгенерированный код перед его использованием в работе. По мере развития возможностей ChatGPT, мы можем ожидать еще более захватывающих применений этой технологии.

Основные выводы

  • Система продвинутого анализа данных ChatGPT основана на модели глубокого обучения, называемой трансформером, обученной на большом корпусе текстовых данных.
  • Система продвинутого анализа данных позволяет генерировать фрагменты кода на различных языках программирования, включая Python, Java, JavaScript и C++, используя огромное количество онлайн-кода.
  • Система продвинутого анализа данных ChatGPT может генерировать фрагменты кода машинного обучения для линейной регрессии, логистической регрессии, деревьев решений, случайного леса, машин опорных векторов, нейронных сетей и глубокого обучения.
  • Для использования системы продвинутого анализа данных ChatGPT в машинном обучении пользователи могут предоставить запрос или фрагмент кода и запросить выполнение конкретной задачи, например, генерацию фрагмента кода для модели линейной регрессии с использованием определенного набора данных.
  • Модель ChatGPT может генерировать фрагменты кода, включающие необходимые импорты, шаги предварительной обработки данных, архитектуру модели и процедуры обучения.
  • Система продвинутого анализа данных ChatGPT может помочь упростить проектирование и реализацию моделей машинного обучения, облегчая разработчикам и исследователям данных прототипирование или быстрое решение проблемы.
  • Однако использование системы продвинутого анализа данных ChatGPT также имеет ограничения, такие как возможное наличие ошибок в сгенерированном коде или отсутствие опций настройки.
  • В целом, система продвинутого анализа данных ChatGPT является мощным инструментом, который может помочь упростить процесс разработки для разработчиков и исследователей данных, особенно при генерации фрагментов кода машинного обучения.

Часто задаваемые вопросы

Средства массовой информации, показанные в этой статье, не принадлежат Analytics Vidhya и используются по усмотрению автора.