Open Interpreter - Qiita

text = """ SeabornのTitanicデータセットを使いLightGBM，XGBoost，CatBoostおよび3つのモデルのアンサンブルした場合で どれが最も精度が良いか検証してください．検証する際は4foldのクロスバリデーションの結果の平均値としてください． 全て日本語で対応してください． """ # return_massagesは出力結果のデータを変数として保持するため引数 # 出力結果はmassagesにも保存される messages = interpreter.chat(text, return_messages=True) 了解しました。以下の手順で進めていきます。 1 必要なライブラリをインストールします。これには、seaborn（データセットの取得）、pandas（データの操作）、numpy cikit-learn（クロスバリデーションと精度評価）、lig

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みんなGPT-4にお金払えて偉いなあ、俺小遣い全然ないからllamaで頑張るしか無い(涙

[h_taiji]

使う

[stabucky]

GPT-4を湯水のごとく使うので利用料がすごいことになる。実際、なった。