玩转ChatGPT：Code interpreter (vol. 1)

一、写在前面

喜大普奔，GPT-4传说中的Code interpreter插件已经可以用了！！！

二、什么是Code interpreter

代码解释器（Code Interpreter）是一个工具，它能够读取和执行编程代码。这里有几个主要的功能和用法：

（1）执行代码：您可以在会话中提供任何有效的Python代码，代码解释器会执行这段代码并返回结果。例如，如果您输入print("Hello, world!")，代码解释器会输出"Hello, world!"。

（2）状态维持：代码解释器能够保持一定的状态，这意味着在一段时间内，之前的变量和函数定义都会被保存。例如，如果您先定义了一个变量x = 10，然后在稍后的会话中使用这个变量（比如计算x * 2），代码解释器会正确地返回结果20。

（3）文件操作：代码解释器能够读取和写入文件。例如，您可以上传一个.csv文件，并使用pandas库来处理数据。同样，您也可以将数据保存为文件，然后下载到您的设备上。

（4）数学公式渲染：代码解释器支持LaTeX渲染，这意味着您可以输入数学公式，并看到美观的渲染结果。请注意，应使用\(...\)来包围行内公式，使用\[...\]来包围块级公式。

需要注意的是，代码解释器不具有网络访问权限，因此不能执行需要网络的操作，例如从互联网上下载文件或数据。此外，代码解释器的知识库只更新到2021年9月，因此可能无法识别在这之后新出现的库或API。

有人说像是不带有pip功能的python，但那也是让人兴奋的GPT-4插件。

话不多说，开始尝鲜！！！

二、开始对线

随意拿一个案例数据做机器学习分类模型试一试，数据格式如下：

（1）数据上传和概况描述

点击聊天输入框最左边的“+”按钮，选中你的数据集，上传。

输入咒语：请描述这个数据集的大致情况。

GPT-4输出：

这个数据集包含1927行和14列。每一行代表一个观察值，每一列代表一个特征。

这些特征的类型主要有两种：整数（int64）和浮点数（float64）。列'A'到'F'是整数类型，列'G'到'M'以及最后一列'Unnamed: 13'是浮点数类型。

需要注意的是，这个数据集存在缺失值。例如，列'G'只有1727个非空值，列'H'有1822个非空值，列'I'有1337个非空值，等等。最后一列'Unnamed: 13'全是空值，可能这一列是在数据收集或处理过程中误导入的，我们可能需要删除这一列。

在进行进一步的分析之前，我们需要对这些缺失值进行处理，方法可以有很多种，比如删除含有缺失值的行，或者使用某种策略（如平均值、中位数、最常见的值等）来填补缺失值。

评论：可以看到，GPT-4对整个数据集进行了描述，还指出了数据存在缺失值。此外，由于我的失误，多了一列空列（也就是他说的'Unnamed: 13'）。

（2）数据清洗

咒语：删除最后一列，对整个数据集进行缺失值处理（采用中位数填充），并输出处理后的数据集为“jet-01.csv”。

GPT回复：

我已经删除了数据集中的最后一列，并使用每列的中位数填充了缺失值。处理后的数据集已经保存为"jet-01.csv"文件。

您可以通过这个链接下载处理后的数据集。

评论：点击下载文件，如下：

处理得很好啊~

（3）初步统计分析

咒语：请对每一列数据都进行简单的统计分析，用表格的形式展示。注意：分类变量和连续变量的数据集请分开描述；分类变量要展示出各个赋值的频数的数值。

GPT回复：

评论：突然觉得SPSS不香了啊！

（4）特征可视化

咒语：请用合适的图可视化每一列特征，要求能直观地展示数据分布。

GPT回复：

评论：这数据分析的效率，有点可怕。

（5）单因素分析

咒语：本例数据中，A列为应变量（分为两组0和1），其余列为自变量。请对每一列的自变量进行单因素分析，判断两组之间的自变量是否存在统计学差异。

GPT回复：

评论：看来SPSS可以卸载了。

（6）建立随机森林分类模型

咒语：本例数据中，A列为应变量（分为两组0和1），其余列为自变量。请以A为应变量，其余为自变量建立随机森林模型（你自己自行进行特征工程）。并以表格的形式展示训练集和验证集的灵敏度、特异度和AUC值。

GPT回复：

咒语：画出训练集和验证集的混淆矩阵、ROC曲线和PR曲线。

评论：跪了。

（7）优化随机森林分类模型

咒语：改善模型，优化验证集的过拟合，并以表格的形式展示训练集和验证集的灵敏度、特异度和AUC值。同时给出优化方案。

GPT回复：

我通过网格搜索方法优化了随机森林模型的参数，以改善模型在验证集上的过拟合问题。优化后的模型参数如下：

最大深度（max_depth）: 10

最小样本分割（min_samples_split）: 10

最小样本叶片（min_samples_leaf）: 4

树的数量（n_estimators）: 100

优化后的模型在训练集和验证集上的灵敏度、特异度和AUC值如下：

可以看出，优化后的模型在验证集上的性能有所提升，过拟合现象得到一定程度的缓解。然而，由于数据的不平衡性和模型的复杂性，模型的灵敏度仍然不高。在这种情况下，我们可以尝试其他的方法来进一步优化模型，例如使用更复杂的模型（如梯度提升树或神经网络）、进行更多的特征工程（如创建新的特征或进行特征选择）、使用过采样或欠采样等方法来处理数据的不平衡性，或者调整模型的决策阈值来改变模型的灵敏度和特异度。

（8）优化随机森林分类模型

咒语：请帮我更换其他模型进行测试，并以表格的形式展示训练集和验证集的灵敏度、特异度和AUC值。同时给出优化方案。

GPT回复：

我已经使用了逻辑回归、支持向量机、K近邻和决策树四种模型对数据进行了训练，并计算了训练集和验证集的灵敏度、特异度和AUC值。结果如下：