将 ChatGPT 集成到数据科学工作流程中：提示和最佳实践

希望将 ChatGPT 集成到您的数据科学工作流程中吗？这是一个利用 ChatGPT 进行数据科学的提示的实践。

ChatGPT、其继任者 GPT-4 及其开源替代品非常成功。开发人员和数据科学家都希望提高工作效率，并使用 ChatGPT 来简化他们的日常任务。

在这里，我们将通过与 ChatGPT 的结对编程会话来了解如何将 ChatGPT 用于数据科学。我们将构建一个文本分类模型，可视化数据集，确定模型的最佳超参数，尝试不同的机器学习算法等等——所有这些都使用 ChatGPT。

在此过程中，我们还将研究某些提示来构建提示，以获得有用的结果。要继续，您需要拥有一个免费的 OpenAI 帐户。如果您是 GPT-4 用户，您也可以按照相同的提示进行操作。

更快地构建工作模型

让我们尝试使用 ChatGPT 为 scikit-learn 中的 20 个新闻组数据集构建一个新闻分类模型。

这是我使用的提示：“我想使用 sklearn 20 个新闻组数据集构建一个新闻分类模型。你知道吗？

虽然我的提示在这一点上不是很具体，但我已经陈述了目标和数据集：

• 目的：建立新的分类模型
• 要使用的数据集：来自 scikit-learn 的 20 个新闻组数据集

ChatGPT 的响应告诉我们从加载数据集开始。

# Load the dataset
newsgroups_train = fetch_20newsgroups(subset='train', shuffle=True)
newsgroups_test = fetch_20newsgroups(subset='test', shuffle=True)

正如我们也陈述了目标（构建文本分类模型）一样，ChatGPT 告诉我们如何做到这一点。

我们看到它为我们提供了以下步骤：

• 用于文本预处理并提出数字表示。这种使用 TF-IDF 分数的方法比使用 .TfidfVectorizer``CountVectorizer
• 使用朴素贝叶斯或支持向量机 （SVM） 分类器在数据集的数值表示上创建分类模型。
  
  它还给出了多项式朴素贝叶斯分类器的代码，所以让我们使用它并检查我们是否已经有一个工作模型。

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.metrics import classification_report

# Preprocess the text data
vectorizer = TfidfVectorizer(stop_words='english')
X_train = vectorizer.fit_transform(newsgroups_train.data)
X_test = vectorizer.transform(newsgroups_test.data)

# Train a Naive Bayes classifier
clf = MultinomialNB()
clf.fit(X_train, newsgroups_train.target)

# Evaluate the performance of the classifier
y_pred = clf.predict(X_test)
print(classification_report(newsgroups_test.target, y_pred))

我继续运行上面的代码。而且它按预期工作，没有错误。我们在几分钟内从空白屏幕变成了文本分类模型，只有一个提示。

Output >>
precision    recall  f1-score   support

           0       0.80