introduzione
Nell'ambiente attuale, utilizzando ChatGPT per scienza dei dati le iniziative offrono vantaggi ineguagliabili. ChatGPT semplifica l'integrazione dei progetti grazie alla sua versatilità tra domini, tra cui la creazione, la regressione e la classificazione del linguaggio, e il supporto per modelli e librerie pre-addestrati. Questo articolo esplora la creazione di un modello per prevedere prezzi delle azioni utilizzando ChatGPT. Esamineremo ogni fase di come ChatGPT può assistere nelle varie fasi di questo progetto di scienza dei dati, dal caricamento dei dati alla valutazione del modello.
Passaggi per creare un progetto di data science utilizzando ChatGPT
Sebbene ChatGPT non è possibile creare un file scienza dei dati progetto da solo, può essere un efficace facilitatore della conversazione lungo il processo. I processi tipici nello sviluppo di un progetto di data science sono suddivisi qui, insieme al modo in cui ChatGPT può aiutare:
- Definizione del problema: Definisci il problema che vuoi risolvere con il tuo progetto di data science. Sii specifico riguardo al tuo progetto e a ciò che desideri implementare o analizzare.
- Raccolta dati: Raccogli dati rilevanti da varie fonti, come database o set di dati disponibili online.
- Preelaborazione ed esplorazione dei dati: Pulisci e preelabora i dati raccolti per gestire valori mancanti, valori anomali e incoerenze. Esplora i dati utilizzando statistiche descrittive, visualizzazioni e altre tecniche per ottenere informazioni dettagliate sulle loro caratteristiche e relazioni.
- Visualizzazione dati: Visualizza il set di dati utilizzando vari grafici e grafici per ottenere informazioni dettagliate sulla distribuzione, le tendenze e i modelli dei dati.
- Ingegneria delle caratteristiche: Crea o deriva nuove funzionalità dal set di dati esistente per migliorare le prestazioni del modello. Gestire le variabili categoriali attraverso tecniche di codifica, se necessario.
- Sviluppo del modello: Scegli come verrà utilizzato ChatGPT nel tuo progetto di data science. Può essere utilizzato, ad esempio, per creare testo, riassumere, classificare o analizzare dati.
- Valutazione del modello: Valuta i modelli addestrati in base al tipo di problema (classificazione, regressione, ecc.) utilizzando metriche di valutazione pertinenti come accuratezza, precisione, richiamo e punteggio F1.
Come costruire un modello per prevedere i prezzi delle azioni utilizzando ChatGPT
In questa sezione, esamineremo un esempio di base di creazione di un progetto di data science sulla creazione di un modello per prevedere i prezzi delle azioni ChatGPT. Seguiremo tutti i passaggi sopra menzionati.
Dichiarazione problema
Sviluppare un modello di machine learning per prevedere i futuri prezzi delle azioni basato su dati storici, utilizzando le medie mobili come caratteristiche. Valuta l'accuratezza del modello utilizzando l'errore quadratico medio e visualizza i prezzi previsti rispetto a quelli effettivi.
Raccolta dati
Richiesta
Carica il set di dati e le librerie necessarie per prevedere i futuri prezzi delle azioni sulla base dei dati storici. Definire inoltre il simbolo del titolo e le date di inizio e fine per il recupero dei dati storici sui prezzi delle azioni
Codice generato da ChatGPT
import yfinance as yf
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from sklearn.model_selection import train_test_split, GridSearchCV
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error, mean_absolute_error, r2_score
ticker_symbol="AAPL"
start_date="2021-01-01"
end_date="2022-01-01"
stock_data = yf.download(ticker_symbol, start=start_date, end=end_date)
stock_dataProduzione
Preelaborazione ed esplorazione dei dati
Richiesta
Ora controlla i valori mancanti ed esplora la struttura del set di dati sui prezzi delle azioni recuperato. Riepilogare eventuali risultati relativi ai dati mancanti e fornire approfondimenti sulle caratteristiche e sulla struttura del set di dati.
Codice generato da ChatGPT
missing_values = stock_data.isnull().sum()
print("Missing Values:\n", missing_values)Produzione
Visualizzazione dati
Richiesta
Ora visualizza i dati storici sui prezzi delle azioni per identificare tendenze e modelli. Crea un grafico che mostri il prezzo di chiusura del titolo nel tempo, consentendo informazioni dettagliate sulla sua performance storica.
Codice generato da ChatGPT
print("Dataset Information:\n", stock_data.info())Produzione
Ora visualizza i dati storici sui prezzi delle azioni.
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(stock_data('Close'), color="blue")
plt.title(f"{ticker_symbol} Stock Price (Jan 2021 - Jan 2022)")
plt.xlabel("Date")
plt.ylabel("Close Price")
plt.grid(True)
plt.show()Produzione
Ingegneria delle caratteristiche
Richiesta
Il passaggio successivo consiste nel generare medie mobili (MA) del prezzo di chiusura, come MA_50 e MA_200, che fungeranno da funzionalità per il modello predittivo. Risolvere i valori mancanti derivanti dai calcoli della finestra mobile per garantire l'integrità del set di dati.
Codice generato da ChatGPT
stock_data('MA_50') = stock_data('Close').rolling(window=50).mean()
stock_data('MA_200') = stock_data('Close').rolling(window=200).mean()
print(stock_data('MA_50'))
print(stock_data('MA_200'))Produzione
Rimuovi le righe con valori mancanti a causa dei calcoli della finestra mobile.
stock_data.dropna(inplace=True)Definire le caratteristiche (medie mobili) e il target (prezzo di chiusura).
X = stock_data(('MA_50', 'MA_200'))
y = stock_data('Close')
print(X.head())
print(y.head())Produzione
Suddividere i dati in set di training e test.
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
print(X_train.head())
print(X_test.head())
print(y_train.head())
print(y_test.head())Produzione
Sviluppo del modello
Richiesta
Ottimizza il modello di regressione lineare attraverso l'ottimizzazione degli iperparametri utilizzando GridSearchCV. Inizializza e addestra il modello di regressione lineare con i parametri ottimali identificati dal processo di ottimizzazione degli iperparametri.
parameters = {'fit_intercept': (True, False)}
regressor = LinearRegression()
grid_search = GridSearchCV(regressor, parameters)
grid_search.fit(X_train, y_train)
best_params = grid_search.best_params_
print("Best Parameters:", best_params)Produzione
Inizializza e addestra il modello di regressione lineare con i parametri migliori.
model = LinearRegression(**best_params)
model.fit(X_train, y_train)Produzione
Valutazione del modello
Richiesta
Utilizzare il modello addestrato per fare previsioni sui dati del test. Calcola i parametri di valutazione tra cui errore quadratico medio (MSE), errore assoluto medio (MAE), errore quadratico medio radice (RMSE) e punteggio R quadrato (R^2) per valutare le prestazioni del modello. Visualizza i prezzi di chiusura previsti rispetto a quelli effettivi per valutare ulteriormente l'efficacia del modello.
Codice generato da ChatGPT
predictions = model.predict(X_test)
# Calculate evaluation metrics
mse = mean_squared_error(y_test, predictions)
mae = mean_absolute_error(y_test, predictions)
rmse = np.sqrt(mse)
r2 = r2_score(y_test, predictions)
print("Mean Squared Error:", mse)
print("Mean Absolute Error:", mae)
print("Root Mean Squared Error:", rmse)
print("R^2 Score:", r2)Produzione
Visualizza i prezzi di chiusura previsti rispetto a quelli effettivi.
plt.scatter(y_test, predictions, color="blue")
plt.title("Actual vs. Predicted Close Prices")
plt.xlabel("Actual Close Price")
plt.ylabel("Predicted Close Price")
plt.grid(True)
plt.show()Produzione
Conclusione
Questo articolo esplora i vantaggi di ChatGPT per i progetti di data science, sottolineandone sia l'adattabilità che l'efficacia. Richiama l'attenzione sulla sua funzione nella formulazione del problema, nella valutazione del modello e nella comunicazione. La capacità di ChatGPT di comprendere il linguaggio naturale è stata applicata alla raccolta, preelaborazione ed esplorazione dei dati; questo è stato utile per costruire un modello per prevedere i prezzi delle azioni. È stato applicato anche per valutare le prestazioni, ottimizzare i modelli e ottenere conoscenze approfondite, sottolineandone il potenziale di trasformare completamente il modo in cui vengono realizzati i progetti.
Fonte: www.analyticsvidhya.com
