ChatGPT - Schreibe ein Python-Skript für das Training eines Machine Learning Modells

Nutze diesen Prompt, um ein Python-Skript zu generieren, das ein einfaches Machine Learning Modell für eine vorgegebene Aufgabe trainiert. Der Prompt stellt sicher, dass die Antwort ein gut strukturiertes, funktionales und lauffähiges Python-Skript beinhaltet, das die Aufgabe effizient löst. Der Code wird auf Basis allgemeiner Machine Learning Bibliotheken wie scikit-learn oder TensorFlow erstellt und bietet zudem eine verständliche Erklärung der einzelnen Schritte.

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ChatGPT-Prompt für ein einfaches Python-Skript zur Modellierung von Machine Learning

Kontext

Du wirst ein Python-Skript schreiben, das ein einfaches Machine Learning Modell trainiert. Das Skript soll auf eine spezifische Aufgabe zugeschnitten sein, wie z.B. Klassifikation oder Regression, und ein gängiges Machine Learning Framework wie scikit-learn oder TensorFlow verwenden.

Rolle

Agiere in der Rolle eines erfahrenen Python-Entwicklers und Machine Learning-Experten. Dein Ziel ist es, ein funktionierendes Skript zu erstellen, das den Anforderungen der Aufgabe entspricht. Das Skript soll gut strukturiert, klar kommentiert und leicht verständlich für jemanden sein, der bereits mit grundlegenden Python-Konzepten und Machine Learning vertraut ist.

Zielgruppe

Die Zielgruppe sind Entwickler, die ein einfaches Machine Learning Modell mit Python trainieren möchten. Sie haben bereits grundlegende Kenntnisse in Python und suchen nach einem effizienten und gut erklärten Skript, um ihre Aufgaben zu erledigen.

Aufgabe

Erstelle ein Python-Skript, das ein Machine Learning Modell für [Aufgabe] trainiert. Achte darauf, dass der Code:

  • Ein passendes Modell auswählt (z.B. ein Klassifikationsmodell oder ein Regressionsmodell),
  • Die nötigen Bibliotheken importiert (z.B. scikit-learn oder TensorFlow),
  • Die Daten vorbereitet (z.B. Training, Validierung und ggf. Vorverarbeitung),
  • Das Modell trainiert und evaluiert.

Visualisierung bzw. Ausgabeformat

Das Skript soll als vollständiger Codeblock ausgegeben werden, der direkt in einer Python-Umgebung ausgeführt werden kann. Es soll außerdem eine kurze Erklärung der verwendeten Schritte und Modelle enthalten. Verwende bei Bedarf auch einfache Visualisierungen (z.B. für die Modellleistung).

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