codex-ml-skill は何をしますか？
古典的な機械学習モデルを構築するためのOpenAI Codexスキルです。
概要
このスキルは、OpenAI Codexの機能を活用して、古典的な機械学習モデルの開発を支援します。データの前処理からモデル評価まで、一連のワークフローを効率的にコーディングできます。
対象とするモデル
- 線形回帰
- ロジスティック回帰
- 決定木
- ランダムフォレスト
- サポートベクターマシン（SVM）
- k-近傍法（k-NN）
- k-平均法（k-Means）クラスタリング
使用方法
Codexプロンプトで、構築したいモデルの種類やデータセットを自然言語で記述してください。このスキルが該当するコードを生成します。
例
# 線形回帰モデルをscikit-learnで構築する
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error
# データの分割
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# モデルの訓練
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)
# 予測と評価
y_pred = model.predict(X_test)
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print(f'Mean Squared Error: {mse}')
前提条件
- Python 3.6以上
- scikit-learn, pandas, numpy などの関連ライブラリ
- OpenAI Codexへのアクセス
貢献
バグ報告や機能リクエストは、GitHub Issuesにてお受けしています。