# Applicazioni pratiche di machine learning/ChatGpt come data analyst o data scientist

Applicazioni pratiche di machine learning
Copertina Tutti i moduli · Sviluppo
* Applicazioni pratiche di machine learningApplicazioni pratiche di machine learning
** Previsioni su scommesse sportiveApplicazioni pratiche di machine learning/Previsioni su scommesse sportive
** Previsioni su azioni, criptovalute, derivatiApplicazioni pratiche di machine learning/Previsioni su azioni, criptovalute, derivati
** Trovare lavoroApplicazioni pratiche di machine learning/Trovare lavoro
** Previsioni sul cambiamento climaticoApplicazioni pratiche di machine learning/Previsioni sul cambiamento climatico
** Previsioni sul livello del mareApplicazioni pratiche di machine learning/Previsioni sul livello del mare
** Previsioni sulle produzioni agricoleApplicazioni pratiche di machine learning/Previsioni sulle produzioni agricole
** Riconoscimento della scrittura a manoApplicazioni pratiche di machine learning/Riconoscimento della scrittura a mano
** Previsioni sugli incendiApplicazioni pratiche di machine learning/Previsioni sugli incendi
** Diagnosi di malattieApplicazioni pratiche di machine learning/Diagnosi di malattie
** Diagnosi di malattie mentaliApplicazioni pratiche di machine learning/Diagnosi di malattie mentali
** Identificazione delle pulsarApplicazioni pratiche di machine learning/Identificazione delle pulsar
** Identificazione dei social botApplicazioni pratiche di machine learning/Identificazione dei social bot
** Approvazione carte di creditoApplicazioni pratiche di machine learning/Approvazione carte di credito
** Previsione di reatiApplicazioni pratiche di machine learning/Previsione di reati
** Concessione sussidiApplicazioni pratiche di machine learning/Concessione sussidi
** Previsione di vendite futureApplicazioni pratiche di machine learning/Previsione di vendite future
** Segmentazione dei clientiApplicazioni pratiche di machine learning/Segmentazione dei clienti
** Previsioni su direct mailApplicazioni pratiche di machine learning/Previsioni su direct mail
* Appendice
** Installazione di RApplicazioni pratiche di machine learning/Installazione di R
** Creare reports in RStudioApplicazioni pratiche di machine learning/Creare reports in RStudio
** Creare reports in JupyterApplicazioni pratiche di machine learning/Creare reports in Jupyter
** ChatGpt come data analyst o data scientistApplicazioni pratiche di machine learning/ChatGpt come data analyst o data scientist
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ChatGpt può lavorare come data analyst o data scientist. Questo è un esempio in cui gli si chiede di analizzare un dataset di Kaggle:
Puoi analizzare questo dataset : https://www.kaggle.com/datasets/sijovm/atpdata?select=atp_matches_till_2022.csv ?
Risposta di ChatGpt:
Il dataset "atp_matches_till_2022" disponibile su Kaggle contiene dati sulle partite di tennis giocate nel circuito maschile dell'ATP fino al 2022.
Il dataset contiene 51 colonne, tra cui:
Il dataset contiene un totale di 166.979 righe.
Per analizzare questo dataset, si potrebbero utilizzare tecniche di analisi esplorativa dei dati, ad esempio, valutare la distribuzione delle superfici dei campi su cui si sono giocate le partite, la distribuzione dei livelli di torneo, il ranking dei giocatori vincenti e perdenti, e così via.
Inoltre, si potrebbero utilizzare tecniche di apprendimento automatico per costruire modelli predittivi di vincita, ad esempio utilizzando algoritmi di classificazione come la regressione logistica o gli alberi di decisione.
In generale, l'analisi di questo dataset potrebbe fornire informazioni utili su come i giocatori di tennis si comportano in diversi tipi di partite su diverse superfici di gioco e come il ranking dei giocatori può influire sul risultato delle partite.
Potresti valutare il ranking dei giocatori vincenti e perdenti?
Risposta di ChatGpt:
Certamente! Per valutare il ranking dei giocatori vincenti e perdenti, possiamo creare un grafico a barre che mostra la distribuzione dei ranking per i vincitori e i perdenti.
Iniziamo caricando il dataset e selezionando le colonne rilevanti:
Successivamente, possiamo creare una tabella che conta il numero di partite in cui i vincitori e i perdenti hanno un certo ranking:
Infine, possiamo creare il grafico a barre usando la funzione barplot di R:
Il grafico risultante mostrerà la distribuzione dei rankings tra vincitori e perdenti: Come si può vedere dal grafico, i vincitori tendono ad avere un ranking più elevato rispetto ai perdenti.
Puoi implementare un modello predittivo di vincita calcolando l'accuracy sul testing set ?
Risposta di ChatGpt:
Certamente, per implementare un modello predittivo di vincita utilizzando il dataset "atp_matches_till_2022" disponibile su Kaggle, si potrebbero seguire i seguenti passi:
Ecco un esempio di codice Python per implementare un modello di regressione logistica utilizzando il dataset "atp_matches_till_2022":
In questo codice, abbiamo importato le librerie necessarie, caricato i dati dal file CSV e selezionato le colonne rilevanti per la predizione. Abbiamo trasformato le variabili categoriche in numeriche utilizzando il metodo astype della libreria Pandas e abbiamo diviso il dataset in un training set e un testing set utilizzando la funzione train_test_split della libreria Scikit-learn.
Abbiamo poi addestrato un modello di regressione logistica utilizzando la classe LogisticRegression della libreria Scikit-learn e abbiamo valutato l'accuratezza del modello sul testing set utilizzando la funzione accuracy_score della libreria Scikit-learn.
Infine, abbiamo stampato l'accuratezza del modello utilizzando la funzione print.
Potresti tradurre in R il codice phyton che hai scritto?
Risposta di ChatGpt:
Nella traduzione, ho utilizzato le funzioni del pacchetto tidyverse per il caricamento e la manipolazione dei dati e la funzione caret::train per l'addestramento del modello di regressione logistica. Ho anche utilizzato la funzione caret::createDataPartition per dividere il dataset in training set e testing set. Infine, ho utilizzato la funzione mean per calcolare l'accuratezza del modello sul testing set.