它会被替换吗?Gpt4代码解释器全自动

干货分享7个月前发布 Youzhizhan
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本文采用人工智能入门的经典案例–Kaggle房价预测。 让我们看看它在多大程度上可以完全由代码解释器完成。他可以正确解释每个文件的角色,特别是像data_description。像txt这样的文件中有几十个字段,它们都是英文的。 如果你逐一查看它们,这是浪费时间,但使用代码解释器非常方便。 它可以解释每个字段的含义,并且可以正确解析出每个字段有多少个值,以及每个值的含义。

大家好。

今天给大家分享一下自动做数据分析、科研绘图、机器学习算法的GPT-4代码解释器。

它会被替换吗?Gpt4代码解释器全自动图片

本文采用人工智能入门的经典案例–Kaggle房价预测。 让我们看看它在多大程度上可以完全由代码解释器完成。

数据集可直接从Kaggle网站下载

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下载是一个压缩文件。 我们可以把它扔给代码解释器,让他解压缩,并解释里面的文件。

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他可以正确地解释每个文件的作用,特别是像data_description。像txt这样的文件中有几十个字段,它们都是英文的。 如果你逐一查看它们,这是浪费时间,但使用代码解释器非常方便。 它可以解释每个字段的含义,并且可以正确解析出每个字段有多少个值,以及每个值的含义。

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阅读效率太高了!

然后告诉代码解释器,这是一个房价预测任务,请他给出步骤。

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这和我们平时运行算法的思路是一致的,每一步都很清晰。

接下来,让code interpreter自动做数据探索(EDA)

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只要让他自动完成这一步,我们很快就能对数据有一个全面的把握,比如特征的分布,哪些特征与标签有很高的相关性等等。

基于上述分析结论,可以要求他建模

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他会选择一个模型(这里使用随机森林)来拟合,并且会给出均方根误差和真实值与预测值的散点图。让我们对模型的效果有一个大致的了解。

最后,他可以使用训练好的模型在测试集上进行预测,并以Kaggle要求的格式输出。

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代码解释器可以按照我们的指示,很好地完成工作。我们可以下载他的预测结果并上传到Kaggle进行评估。

误差为0.15,排名2000多,还是很不错的。

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请记住,5年前我第一次提交的结果是0.17,比code interpreter弱。

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当然,这还没有结束。 有自由劳动。 当然,他必须挤压它。 无论如何,他不会累的。

我把结果和排名告诉了代码解释器,并要求他继续优化算法,提高排名。

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不出所料,他给了一堆1,2,3,4和5。..建议,说得很好,反正我也没看。

我只能象征性地让他说到做到,再做一次。

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在这里执行时,会出现一些问题。 主要原因是在使用参数网格搜索时,参数组合太多,代码解释器资源不足导致计算超时。

他会自己做一些尝试,比如缩小参数范围。不断出现问题,经过反复重试,终于运行成功,模型效果并不好。

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虽然优化不成功,但他还是会给出一些建议

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在这里我随口说让他试试另一款

这次优化成功了,提交的错误是0.13

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排名超过1k名,比上次增加了整整1k名。

在整个过程中,我总是以小白的身份与他交流,并没有给他任何专业知识。如果你深入项目,将code interpreter的反馈与自己的专业知识结合起来,引导他迭代,相信你会得到更好的结果。

此外,充分利用gpt确实提高了效率。

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