ChatGPT提供了好的代码（它可以运行！）：

我一点都不惊讶ChatGPT在这里表现优秀，因为这些代码基本上只是样板代码。这些代码可以直接从文档中复制粘贴过来。

3. 调整超参数

提示：我希望你扮演数据科学家的角色，为我编写代码。我训练了一个[模型名称]。请编写代码调整超参数。

在这里，ChatGPT提供的代码符合Python中我的正则表达式要求。

然而，请注意，我已经挑选了这个例子。在此之前，我尝试让ChatGPT创建更复杂的其他正则表达式模式，但是它失败了。即使在解释正则表达式时，它看上去非常自信，但是它生成的正则表达式并不能工作。

7. 训练时间序列

提示：我希望你扮演一个数据科学家的角色，为我编写代码。我有一个时间序列数据集[描述数据集]。请构建一个能预测[目标变量]的机器学习模型。请使用[时间范围]作为训练集，使用[时间范围]作为验证集。

ChatGPT使用了imblearn库编写了随机对数据集进行下采样和过采样的样板代码。

这段代码是没有问题的，但我会对它对过采样和欠采样的理解提出一些挑剔的意见。

欠采样和过采样只应在训练数据集上进行。它不应该在包括测试数据集在内的整个数据集上进行。否则，评估将在一个不再反映真实数据集实际分布的重采样测试集上进行。

因此，它应该尝试首先将数据集分割为训练集和测试集，然后再进行欠采样和过采样。

9. 获取特征重要性

提示：我希望你扮演一个数据科学家，并解释模型的结果,我已经训练了一个决策树模型，我希望找到最重要的特征,请写出代码。

11. 使用Matplotlib可视化图像网格

提示：我希望你扮演一个编码员的角色，我有一个图片文件夹，[描述目录中文件的组织方式] [描述你希望如何打印图像]

同样，ChatGPT能提供使用Matplotlib绘制图像网格的正确代码。

同样，我提供了复杂且长的指示，但是ChatGPT能够一丝不苟地遵循它们。（我个人很讨厌使用Matplotlib创建图表。它非常灵活，但是在它上面编写代码是相当痛苦的。）

12. 用Lime解释模型

提示：我希望你扮演一个数据科学家，并解释模型的结果。我已经训练了一个[库名]模型，我希望使用LIME来解释输出。请写出代码。

ChatGPT提供了使用LimeTabularExplainer解释模型的代码，并使用正确的命令解释了一个实例。

个人来说，我觉得这很有帮助，因为我不需要参考文档来获取样板代码。总的来说，ChatGPT提供了准确的代码，没有违反任何原则。

13. 使用Shap解释模型

提示：我希望你扮演一个数据科学家，并解释模型的结果。我已经训练了一个scikit-learn XGBoost模型，我希望使用Shap的一系列图表来解释输出。请写出代码。

这个简单的命令导致了一个简单的函数。在这里，ChatGPT展示了它将人类语言转化为适当的函数和参数的能力。

17. 编写单元测试

提示：我希望你扮演一个软件开发者。请为函数[插入函数]编写单元测试。测试用例是：[插入测试用例]

18. 验证列

提示：我希望你扮演一个数据科学家。请编写代码来测试我的pandas数据框是否满足[插入要求]

19. 解释Python

提示：我希望你扮演一个代码解释员。这段代码在做什么？[插入代码]

代码的格式化整齐且正确，缩进和大小写都正确。

31. 在数据库管理系统之间进行翻译

提示：我希望你扮演一个编码员，并为MySQL编写SQL代码，PostgreSQL的DATE_TRUNC在MySQL中的等效项是什么？

这是一个正确的翻译！然而，请注意这是一个非常直接的函数。ChatGPT可能在更复杂的代码块上会失败。

33. 将R翻译成Python

提示：我希望你扮演一个代码翻译员,你能把下面的R代码转换成Python代码吗？[插入代码]

35. 向本科生解释

提示：我希望你扮演一个数据科学导师,向一个本科生解释[概念]。

答案不仅正确而且简洁，而且还附带了相关信息（不同类型的约束）和代码片段。

我在这里的一个提示是，为了得到更全面的答案，可以明确地要求ChatGPT提供代码片段、样例表格和输出。

39. 提出边缘情况

提示：我希望你能像一个软件开发者一样行动，请帮我捕捉这个函数的边缘情况[插入函数]

即使我没有明确要求，它甚至提供了一行代码来授予文件必要的权限。

然而，请注意，我从所有编写Shell命令的提示中挑选出了这个例子。特别是，当我要求ChatGPT递归地从文件夹复制文件时，它给出了一个无法执行的错误输出。为它辩护的是，它能够纠正自己的代码（参见上文的“47. 纠正自己的ChatGPT代码”）。

56. 编写VBA

提示：我希望你能像一个Excel VBA开发者一样行动。你能编写一个VBA [在这里插入函数]吗？杂项

57. 格式化表格

提示：我希望你能像一个文档格式化者一样行动。请把以下内容格式化成一个漂亮的表格，让我放在Google文档中？[在这里插入文本表格]

输出结果不言自明。它能够把我从网上复制的一个表格转化成一个格式良好的表格。然而，ChatGPT无法为表格提供任何定制。我要求它改变颜色和字体，但它做不到。

58. 概括书籍

提示：我希望

你能像一个技术书籍概括者一样行动，你能用5个主要观点概括一下[名字]这本书吗？

Knaflic的书是一个关于数据讲故事技巧的宝库。我个人觉得这个总结过于笼统，没有足够捕捉到这些技巧。

59. 概括论文

提示：我希望你能像一个学者一样行动。请用简单的语言在一段中概括这篇论文[...]。

我要求ChatGPT概括一个相对较旧的论文“从神经网络中提取知识”。它能够以相对直接、无行话的方式解释最重要的概念。

然而，请注意，这是可能的，因为有足够多的人写了关于上述论文的评论或总结。对于不那么流行的论文，它可能无法做好总结。

此外，ChatGPT对2021年之后的世界没有理解。因此，它无法帮助你理解新的论文。

60. 提供情绪支持

提示：我希望你能为我提供情绪支持，[在这里说明问题。]

好的，我不是心理学家，所以我不认为我有资格来评判这个。即便如此，我个人认为这是一个既有同情心又实际的回应。它也展现出对数据科学过程的良好理解。结语

ChatGPT在解释事物和提供模板代码方面表现出色。然而，当涉及到调试或创建复杂代码片段时，它就显得力不从心了。

ChatGPT会取代数据科学家吗？不，我不这么认为。至少目前还不会。然而，使用ChatGPT的人可能会。

我希望这些提示对你有所帮助！它确实帮助了我。

如果你喜欢这个，我会每天分享数据科学的技巧和内容。关注我在Medium和LinkedIn上的更多内容。

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