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ChatGPTが得意そう、実際得意だった事
以前から聞いていた話でしたが、我々人間が通常の日常会話で使っている言語(自然言語)の他にもプログラミング言語がお得意との噂があるChatGTPさんに聞いてみました。
ドヤ顔(イメージですよ)で出力されてきた
Google Colaboratoryを使用してPycaretによる自動機械学習を実行する方法を説明します。以下の手順に従ってください。
1 Google Colaboratoryを開きます。
2 新しいノートブックを作成します。
3 Pycaretをインストールします。以下のコマンドを実行します。
![](https://assets.st-note.com/img/1679581457221-pxqxyvGGMf.png?width=800)
4 必要に応じて、データセットをアップロードします。GoogleColaboratory の左側にあるファイルアイコンをクリックし、アップ ロードしたいファイルを選択します。
5 Pycaretをインポートします。
![](https://assets.st-note.com/img/1679582544446-QKkJAEX5CX.png?width=800)
6 データを読み込みます。例えば、CSVファイルを読み込む場合は以下のコマンドを実行します。
![](https://assets.st-note.com/img/1679582714219-SLI0OOWkOt.png?width=800)
7 setup()関数を使用して、自動機械学習を設定します。以下のようにコマンドを実行します。
![](https://assets.st-note.com/img/1679583376914-VSojwlxEUk.png?width=800)
このコマンドでは、データフレームを渡し、目標変数を指定します。
8 機械学習モデルを自動的にトレーニングするために、compare_models()関数を使用します。
![](https://assets.st-note.com/img/1679583485167-NTJ4zML7QZ.png?width=800)
このコマンドは、Pycaretによって自動的にモデルをトレーニングし、評価します。最も良いモデルが選択され、best_model変数に割り当てられます。
9 テストデータを使用してモデルを評価する場合は、predict_model()関数を使用します。以下のようにコマンドを実行します。
![](https://assets.st-note.com/img/1679583893094-EOKxLH25TP.png?width=800)
このコマンドでは、best_model変数によって選択された最良のモデルを使用して、test_dataを予測します。
以上の手順に従うことで、Google Colaboratoryを使用してPycaretによる自動機械学習を実行できます。
おわり
これは出力の途中で中断することなく、スムーズに回答が返ってきました。典型的な論点という事で迷いがないと傍からは見えますね。
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