챗GPT plus 분류 예측 사용 후기 2
전복 데이터로 챗GPT plus 분류 예측을 진행해보겠습니다. 코딩없이 챗GPT plus가 실행 결과를 보여 주는 지 확인하겠습니다.
전복 데이터 챗GPT plus 분류 예측
전복 데이터 다운로드 링크의 데이터(abalone.zip)를 다운로드 받아 챗GPT에 첨부합니다. 챗GPT plus 분류 예측을 위해 그리고 아래와 같이 질문하면 답변이 나옵니다.
무슨 데이터냐?
압축 파일에는 다음과 같은 파일이 포함되어 있습니다:
Index
abalone.data
abalone.names
어떤 파일을 분석하고 싶으신가요? 아니면 특정 정보가 필요하신가요? (코드도 표출됨)
분석해줘.
데이터 프레임은 다음과 같은 열로 구성되어 있습니다:
Sex: 성별 (M, F, I)
Length: 길이
Diameter: 직경
Height: 높이
Whole weight: 전체 무게
Shucked weight: 껍질을 제거한 무게
Viscera weight: 내장 무게
Shell weight: 껍질 무게
Rings: 나이의 지표로 사용되는 링 수
이제 어떤 분석을 진행할지 알려주시면, 해당 분석을 수행해 드리겠습니다. 예를 들어, 데이터의 기본 통계량을 확인하거나, 특정 변수를 시각화하는 등의 작업을 할 수 있습니다.
시각화해줘.
여기 데이터에 대한 시각화 결과입니다:
Rings 분포: 'Rings' (나이의 지표)의 분포를 히스토그램으로 나타냈습니다. 대부분의 데이터는 중간 값 근처에 분포되어 있음을 알 수 있습니다.
길이 vs 전체 무게: 'Length'와 'Whole weight'의 관계를 산점도로 나타냈습니다. 길이가 증가함에 따라 전체 무게도 증가하는 경향이 보입니다.
직경 vs 전체 무게: 'Diameter'와 'Whole weight'의 관계를 산점도로 나타냈습니다. 직경이 증가함에 따라 전체 무게도 증가하는 경향이 보입니다.
높이 vs 전체 무게: 'Height'와 'Whole weight'의 관계를 산점도로 나타냈습니다. 높이가 증가함에 따라 전체 무게도 증가하는 경향이 보입니다.
추가적으로 분석하고 싶은 부분이나 다른 시각화가 필요하시면 말씀해 주세요!
전복 데이터 챗GPT plus 로 분류하기
성별 이외 데이터로 성별을 예측하려고 해 70% 데이터로 훈련하고 30%데이터로 예측해줘. 예측한 결과를 평가해줘.
이 결과를 보면, 모델이 성별을 예측하는 데 있어 평균적으로 약 54%의 정확도를 보이고 있습니다. 특히, 'Infant' 클래스를 비교적 잘 예측하는 반면, 'Female'과 'Male' 클래스에 대해서는 예측 성능이 다소 낮습니다.
추가적인 분석이나 개선을 원하시면 말씀해 주세요!
| 성별 | F | I | M | | --- | --- | --- | --- | | F(암) | 138 | 51 | 188 | | I(어린전복) | 39 | 324 | 56 | | M(수) | 164 | 74 | 220 |
챗GPT plus 분류 정확도가 높지 않군요.
정확도를 높히려면?
정확도를 높이기 위해 다양한 방법을 시도할 수 있습니다. 다음은 몇 가지 제안입니다:
더 복잡한 모델 사용: 더 복잡한 모델 (예: Gradient Boosting, XGBoost, SVM 등)을 사용해 볼 수 있습니다.
하이퍼파라미터 튜닝: 현재 사용 중인 모델의 하이퍼파라미터를 튜닝해 모델의 성능을 향상시킬 수 있습니다.
특성 공학: 새로운 특성을 생성하거나, 불필요한 특성을 제거함으로써 모델의 성능을 향상시킬 수 있습니다.
데이터 전처리 개선: 결측값 처리, 이상치 제거, 데이터 정규화 등의 전처리 과정을 통해 데이터의 질을 높일 수 있습니다.
교차 검증 사용: 교차 검증을 사용하여 모델의 일반화 성능을 평가하고, 과적합을 방지할 수 있습니다.
우선, 하이퍼파라미터 튜닝과 더 복잡한 모델을 사용해 보겠습니다. Gradient Boosting 모델을 사용하고, GridSearchCV를 이용해 하이퍼파라미터를 튜닝해 보겠습니다.
스스로 여러차례 재시도를 하더니 결과를 내지 못하고 코드만 작성하고 마무리해버리네요. 챗GPT plus 분류 결과를 보는 것은 무리일까요?