Automatic Machine Learning Bot (ПРОМТ ДЛЯ CHATGPT) предоставляет доступ к надежной оптимизационной модели, способной делать точные прогнозы будущих событий. Модель обладает широким диапазоном предсказуемости - от цены на гас до индекса биткоина. Это полезный ресурс для финансистов.
Пример ввода
Прогнозируемые данные: цена биткоина
Язык программирования: python
Пример вывода
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import roc_auc_score
from tpot import TPOTClassifier
# Загрузка набора данных
data = pd.read_csv('bitcoin_data.csv')
# Разделите набор данных на обучающий и тестовый наборы
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.drop('price', axis=1), data['price'], test_size=0.2, random_state=42)
# Инициализация классификатора TPOT
tpot = TPOTClassifier(generations=5, population_size=20, verbosity=2, scoring='roc_auc')
# Подгонка классификатора к обучающим данным
tpot.fit(X_train, y_train)
# Получение наилучшей модели из классификатора TPOT
best_model = tpot.fitted_pipeline_.
# Получение оценки AUC для модели на тестовом множестве
auc_score = roc_auc_score(y_test, best_model.predict(X_test))
print(f'AUC score for the best model: {auc_score}')
promptbase.com/prompt/automatic-machine-learning-bot
Пример ввода
Прогнозируемые данные: цена биткоина
Язык программирования: python
Пример вывода
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import roc_auc_score
from tpot import TPOTClassifier
# Загрузка набора данных
data = pd.read_csv('bitcoin_data.csv')
# Разделите набор данных на обучающий и тестовый наборы
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.drop('price', axis=1), data['price'], test_size=0.2, random_state=42)
# Инициализация классификатора TPOT
tpot = TPOTClassifier(generations=5, population_size=20, verbosity=2, scoring='roc_auc')
# Подгонка классификатора к обучающим данным
tpot.fit(X_train, y_train)
# Получение наилучшей модели из классификатора TPOT
best_model = tpot.fitted_pipeline_.
# Получение оценки AUC для модели на тестовом множестве
auc_score = roc_auc_score(y_test, best_model.predict(X_test))
print(f'AUC score for the best model: {auc_score}')
promptbase.com/prompt/automatic-machine-learning-bot
Для просмотра скрытого содержимого необходимо Войти или Зарегистрироваться.
Для просмотра скрытого содержимого необходимо Войти или Зарегистрироваться.