探索GPT-4的能力和限制
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你是否曾经想过较新、更先进的GPT-4与其前身ChatGPT 3.5相比如何？
GPT-4有何独特之处，以及它的局限在哪里？
当我们深入探讨语言模型的局限性及其潜在应用时，理解这些细微差别至关重要。
在这次对人工智能领域的探索之旅中，我们将重点介绍ChatGPT 4的独特特征、其创新插件以及它们如何在数据科学领域中革新我们解决技术问题和难题的方式。
从处理统计和概率的复杂性，到应对Python、SQL或R中的复杂建模问题和编码查询，我们将探索GPT-4在数据科学中的各种辅助方式。
所以，让我们为这个探索之旅做好准备，揭开GPT-4的层层面纱，以及它重塑我们对数据科学方法的能力！
ChatGPT 3.5和ChatGPT 4
GPT-3.5，也被称为ChatGPT，是由OpenAI于2022年11月公开发布的。
它立即在全球范围内流行起来。甚至有时它变得如此受欢迎，以至于超出了服务器的容量，这促使OpenAI推出了付费版本ChatGPT Plus来管理需求。
从GPT-3.5转向GPT-4，GPT-4于3月14日发布，并进行了重大升级。
它具有先进的推理能力，即使它可以从数据中生成意义而不只是文本（例如图片），当前版本的ChatGPT+仍然只能输出文本。
GPT-4的问题解决能力比GPT-3.5更准确。
目前，ChatGPT+的付费版本每月收费20美元。然而，它也有限制，比如每3小时最多25条消息的限制。
此外，微软的搜索引擎Bing也在运行定制版本的GPT-4。
更多信息，请参阅OpenAI网站上关于GPT-4的官方博客文章。
ChatGPT插件
OpenAI于3月23日推出了ChatGPT的一个新功能-插件。
这些工具旨在增强语言模型的能力，使其能够访问最新的信息并执行计算。
这些插件的推出正在逐步进行，以评估它们的实际用途、影响以及潜在的安全和对齐问题。
包括KAYAK，Klarna，Milo，Shopify，Slack，Speak，Wolfram，Zapier等多家公司开发了最初的插件集。
这些插件提供了广泛的功能，例如旅行计划、杂货订购、计算访问和实时数据检索。
OpenAI还提供了两个插件：一个网页浏览器和一个代码解释器。
网页浏览器可以让您利用GPT模型的强大能力访问网络，而代码解释器则可以通过简单的提示帮助您操纵和分析数据。
其中一些插件，如Noteable和Wolfram，在数据科学中特别有用。
这些插件旨在增加ChatGPT的实用性。
GPT4能用于回答数据科学中的技术问题吗？
我们可以将数据科学问题分为非编码和编码面试问题。
通过测试ChatGPT4在这些部分的能力，我们将更好地理解ChatGPT4如何用于回答数据科学中的技术问题。
让我们从非编码问题开始。
非编码问题
在这里，我们将把非编码问题分为统计、概率和建模。
统计
统计对于数据科学至关重要，包括数据收集、分析、解释、展示和组织。
GPT-4能够回答关于统计概念的问题，提供对复杂统计原理的全面理解。
通过这种方式使用GPT-4可以提高对统计理论的理解，并使数据科学家能够从数据中提取有意义的见解。
下面是我们将用于测试聊天功能的统计问题。我们将使用Wolfram插件，在进行计算时帮助用户。
此外，使用ChatGPT-4及其插件时需要注意一点：它们可能很好，但并不完美，所以请始终始终仔细检查输出，因为它可能是错误的。
提示：为什么均方误差（MSE）经常用作线性回归的损失函数？
（使用Wolfram插件，提供公式）
ChatGPT：MSE的公式如下：
其中：
以下是MSE常用的原因：
- 可微性：MSE是一个平滑且可微的函数。这很重要，因为优化算法（如梯度下降）依赖于函数的导数来找到最小值。
- 对异常值的敏感性：MSE中的平方项给较大的错误赋予更高的权重。这意味着模型对异常值更敏感，会尽量减小较大的错误。
- 可解释性：MSE易于解释，因为它表示预测值和实际值之间的平均平方差。较低的MSE表示模型对数据的拟合更好。
- 凸性：MSE导致凸损失函数。凸问题具有唯一的全局最小值，使得它们更容易使用优化算法求解。
- 与OLS的一致性：在线性回归的情况下，最小化MSE等价于最小化普通最小二乘法（OLS）中的残差，这是估计线性回归模型参数的标准方法。
作者的注释：尽管MSE具有这些优点，但并不总是每个回归问题的最佳选择。根据数据的特定特征和问题的具体情况，可能会有其他损失函数更合适。
控制
ChatGPT的回答详细且正确。
概率
概率对于数据科学至关重要，因为它提供了进行数据预测和理解不确定性的结构。它可以详细说明这些概念，解释特定事件发生的数学计算和逻辑背后的可能性。
这有助于数据科学家建立模型并基于概率推理做出明智的决策。
下面是ChatGPT将尝试解答的概率问题。
提示：你和朋友玩一个游戏，你们掷两个公平的六面骰子。如果两个骰子的和为7或11，你赢；否则，你的朋友赢。在第一次掷骰子时，你获胜的概率是多少？
ChatGPT：要确定第一次掷骰子时获胜的概率，我们需要计算有利结果（获胜结果）的数量，并将其除以可能结果的总数。
在这种情况下，由于它们是公平的六面骰子，每个骰子有6种可能的结果。因此，掷两个骰子时的总结果数为：66 =36
要在第一次投掷中获胜，两个骰子的点数和必须是7或11。我们可以按照以下方式计算有利结果的数量：
- 点数和为7：有6种方法可以实现这个结果：(1, 6), (2, 5), (3, 4), (4, 3), (5, 2)和(6, 1)。
- 点数和为11：有2种方法可以实现这个结果：(5, 6)和(6, 5)。
因此，总共有6 + 2 = 8种有利结果。
现在，我们可以通过将有利结果的数量除以可能结果的总数来计算第一次投掷获胜的概率：
第一次投掷获胜的概率 = 有利结果的数量 / 可能结果的总数 = 8 / 22 = 2 / 9 = 0.222
因此，您在第一次投掷中获胜的概率约为0.222或22.2%。
控制
输出结果正确，与平台上的解决方案相符。
建模
建模是形成系统的数学描述以分析和预测行为的过程。
它可以帮助数据科学家理解概念、假设、实现和解释结果。这有助于提高预测和数据理解的能力。
下面是我们将要测试的建模问题。
提示：K-means算法如何工作？
ChatGPT：K-means算法是一种迭代的聚类算法，旨在将给定的数据集划分为K个簇，其中K是用户定义的参数。
它的工作原理如下：
- 初始化：随机从数据集中选择K个数据点作为簇的初始质心（代表点）。
- 分配：根据距离度量（通常是欧氏距离），将每个数据点分配给最近的质心。这一步形成K个簇。
- 更新：通过计算分配给每个簇的所有数据点的平均值来重新计算簇的质心。这一步旨在找到更好的代表每个簇中心的质心。
- 迭代：重复进行分配和更新步骤，直到达到收敛。收敛发生在质心不再显著变化或达到最大迭代次数时。
- 输出：该算法返回最终的K个簇，其中每个数据点属于与其最近质心的簇。
K-means算法旨在最小化簇内平方距离之和，也称为惯性或总簇内方差。它假设簇是球形的，并具有相等的方差。然而，根据质心的初始化，该算法可能会收敛到次优解。
为了提高K-means的性能，可以应用各种技术，例如使用多个初始化、执行更智能的质心初始化方法（例如K-means++）或使用肘部方法确定K的最佳值。
重要的是要注意，K-means对质心的初始选择非常敏感，并且在包含非线性或不规则形状簇的数据集上可能遇到困难。在这种情况下，DBSCAN或高斯混合模型（GMM）等替代聚类算法可能更合适。
控制
ChatGPT的回答详细且正确。
编码问题
对于数据科学家来说，编码是必须的。它包括使用Python进行数据处理和机器学习，使用SQL进行数据库处理，以及使用R进行统计计算。GPT-4可以帮助解决编码问题。 
Image by Author
让我们从Python开始，测试ChatGPT-4在编码问题上的表现。
Python
Python是数据科学界中受欢迎的语言，因为它的用户友好性以及强大的库，如pandas、numpy和scikit-learn。
GPT-4可以帮助调试Python代码，推荐最佳编码实践，甚至为特定任务生成代码片段。
现在让我们尝试以下问题。
问题1
以下是问题。
提示：
我的数据集名称是airbnb_search_details，以下是更多信息：
Unnamed: 0:int64
id:int64
price:float64
property_type: object
room_type: object
amenities:object
accommodates:int64
bathrooms:int64
bed_type:object
cancellation_policy:object
cleaning_fee:bool
city:object
host_identity_verified:object
host_response_rate:object
host_since:datetime64[ns]
neighbourhood:object
number_of_reviews:int64
review_scores_rating:float64
zipcode:int64
bedrooms:int64
beds:int64
问题是：找到所有房间数等于浴室数的住宿搜索。确保期望的输出类型是一个数据帧。
作者附言：要将数据集输入到Chat中，只需从平台上复制它，如下所示。
ChatGPT：要找到所有房间数等于浴室数的住宿搜索，您可以在Python中使用以下代码：
import pandas as pd
# 假设'airbnb_search_details'是包含您的数据集的DataFrame
# 如果不同，请将'airbnb_search_details'替换为您的DataFrame的实际名称
# 根据条件过滤DataFrame：房间数==浴室数
result = airbnb_search_details[airbnb_search_details['bedrooms'] == airbnb_search_details['bathrooms']]
# 显示结果DataFrame
print(result)
控制
实际上，ChatGPT的大部分回答都是正确的，除了最后一行。没有必要使用print函数打印结果数据帧，因此当代码更新如下时，解决方案有效。
import pandas as pd
# 假设'airbnb_search_details'是包含您的数据集的DataFrame
# 如果不同，请将'airbnb_search_details'替换为您的DataFrame的实际名称
# 根据条件过滤DataFrame：房间数==浴室数
result = airbnb_search_details[airbnb_search_details['bedrooms'] == airbnb_search_details['bathrooms']]
# 显示结果DataFrame
result
问题2
以下是我将提供给ChatGPT-4的LeetCode问题。
我将基本上复制并粘贴提示中的所有信息。
提示：
给定一个整数数组nums和一个整数val，在原地删除nums中所有值等于val的元素。元素的顺序可以改变。然后返回nums中不等于val的元素的数量。
考虑nums中不等于val的元素的数量为k，为了被接受，您需要完成以下几件事：
修改数组nums，使得nums的前k个元素包含不等于val的元素。nums的其余元素以及nums的大小都不重要。
返回k。
自定义评判：
评判器将使用以下代码测试您的解决方案：
int[] nums = […]; // 输入数组
int val = …; // 要移除的值
int[] expectedNums = […]; // 预期的答案，具有正确的长度。
// 它是排序的，没有值等于 val。
int k = removeElement(nums, val); // 调用你的实现
assert k == expectedNums.length;
sort(nums, 0, k); // 对 nums 的前 k 个元素进行排序
for (int i = 0; i < actualLength; i++) {
assert nums[i] == expectedNums[i];
}
如果所有断言都通过，则你的解决方案将被接受。
示例 1:
输入: nums = [3,2,2,3], val = 3
输出: 2, nums = [2,2,_,_]
说明: 你的函数应该返回 k = 2，nums 的前两个元素为 2。
返回的 k 之后的元素可以是任意值（因此用下划线表示）。
示例 2:
输入: nums = [0,1,2,2,3,0,4,2], val = 2
输出: 5, nums = [0,1,4,0,3,_,_,_]
说明: 你的函数应该返回 k = 5，nums 的前五个元素包含 0, 0, 1, 3 和 4。
注意这五个元素可以以任意顺序返回。
返回的 k 之后的元素可以是任意值（因此用下划线表示）。
约束条件:
0 <= nums.length <= 100
0 <= nums[i] <= 50
0 <= val <= 100
解决方案格式：
class Solution:
def removeElement(self, nums: List[int], val: int) -> int:
ChatGPT: 这是 Python 的解决方案：
class Solution:
def removeElement(self, nums: List[int], val: int) -> int:
k = 0 # 不等于 val 的元素计数器
# 遍历数组
for i in range(len(nums)):
if nums[i] != val:
nums[k] = nums[i] # 将元素移动到第 k 个位置
k += 1
return k
该解决方案使用双指针方法在原地修改 nums 数组，并计算不等于 val 的元素数量。变量 k 用于跟踪下一个非 val 元素应该放置的位置。
算法遍历数组，每当遇到一个不等于 val 的元素时，将其移动到第 k 个位置，并增加 k。最后，k 表示不等于 val 的元素数量。
你可以使用提供的自定义判断代码测试解决方案，验证它是否对给定的示例产生预期的输出并通过断言。
Control
该代码正常工作，不需要任何更新。
SQL
SQL 对于处理数据库非常重要。GPT-4 可以帮助制定 SQL 查询、提高数据库效率，并掌握复杂的 SQL 概念。
问题 1
下面是我们要解决的 SQL 问题。
提示：这是问题：在最近的广告活动之后，市场部希望根据每个产品的总销售数量对其努力进行分类。
你的任务是计算每个产品的总销售数量，并根据以下标准对广告表现进行分类：
出色：30+
满意：20 – 29
不满意：10 – 19
差劲：1 – 9
您的输出应包含产品ID、按销售数量降序排列的总销售量，以及其分类广告表现。
我的数据集名称是marketing_campaign，以下是数据类型。
marketing_campaign
user_id：整数
created_at：日期时间
product_id：整数
quantity：整数
price：整数
以下是预期输出：
product_id total_sold ad_performance
105 41 优秀
102 29 满意
114 23 满意
118 22 满意
120 21 满意
请使用mysql解决此问题。
ChatGPT：要使用MySQL解决此任务，您可以编写一个查询来计算每个产品的总销售数量，并根据给定的条件对广告表现进行分类。
以下是查询：
SELECT
product_id,
SUM(quantity) AS total_sold,
CASE
WHEN SUM(quantity) >= 30 THEN '优秀'
WHEN SUM(quantity) BETWEEN 20 AND 29 THEN '满意'
WHEN SUM(quantity) BETWEEN 10 AND 19 THEN '不满意'
WHEN SUM(quantity) BETWEEN 1 AND 9 THEN '差劲'
END AS ad_performance
FROM
marketing_campaign
GROUP BY
product_id
ORDER BY
total_sold DESC;
在此查询中，我们选择product_id，计算quantity的总和作为total_sold，并使用CASE语句根据total_sold值对广告表现进行分类。查询按product_id对结果进行分组，按total_sold的降序排序，并提供所需的输出。
请确保将”marketing_campaign”替换为您数据库中实际表的名称。
运行此查询将给出预期的输出，其中包含按照条件进行分类的product_id、total_sold和ad_performance。
控制
代码完全正常工作，不需要任何更新。
问题2
这是从LeetCode中提取的第二个SQL问题。
提示：表格：销售
+————-+——-+
| 列名 | 类型 |
+————-+——-+
| sale_id | int |
| product_id | int |
| year | int |
| quantity | int |
| price | int |
+————-+——-+
(sale_id, year)是该表的主键。product_id是Product表的外键。
该表的每一行显示了某年份内销售的产品product_id。请注意，价格是每个单位的价格。
表格：产品
+————–+———+
| 列名 | 类型 |
+————–+———+
| product_id | int |
| product_name | varchar |
+————–+———+
product_id是该表的主键。
该表的每一行表示每个产品的产品名称。
编写一个SQL查询，选择每个产品销售的第一年的产品ID、年份、数量和价格。
以任意顺序返回结果表。
查询结果的格式如下示例。
示例1：
输入：
销售表：
+———+————+——+———-+——-+
| sale_id | product_id | year | quantity | price |
+———+————+——+———-+——-+
| 1 | 100 | 2008 | 10 | 5000 |
| 2 | 100 | 2009 | 12 | 5000 |
| 7 | 200 | 2011 | 15 | 9000 |
+———+————+——+———-+——-+
产品表：
+————+————–+
| 产品编号 | 产品名称 |
+————+————–+
| 100 | 诺基亚 |
| 200 | 苹果 |
| 300 | 三星 |
+————+————–+
输出:
+————+————+———-+——-+
| 产品编号 | 第一年 | 数量 | 价格 |
+————+————+———-+——-+
| 100 | 2008 | 10 | 5000 |
| 200 | 2011 | 15 | 9000 |
+————+————+———-+——-+
ChatGPT: 要选择每个售出产品的产品编号、年份、数量和价格的第一年，可以使用以下SQL查询：
SELECT s.product_id, s.year AS first_year, s.quantity, s.price
FROM Sales s
JOIN (
SELECT product_id, MIN(year) AS first_year
FROM Sales
GROUP BY product_id
) t ON s.product_id = t.product_id AND s.year = t.first_year
ORDER BY s.product_id;
解释：
- 子查询（SELECT product_id, MIN(year) AS first_year FROM Sales GROUP BY product_id）使用MIN()函数选择每个产品的最小年份，并按product_id进行分组。
- 主查询根据匹配的product_id和year列，将Sales表与子查询进行连接，以检索每个产品的第一年的销售记录。
- 所选列，包括产品编号、第一年的年份、数量和价格，从Sales表中返回匹配的记录。
- 结果按产品编号按升序排序。
该查询将返回每个售出产品的产品编号、第一年、数量和价格，如示例输出所示。
控制
该代码在不需要任何更新的情况下完美运行。
R
R是专门用于统计评估和数据可视化的语言。 GPT-4可以支持理解R语言的细微差别，调试R代码，并使用各种R包进行数据分析。
问题
这是一个编程问题。
提示：
这是问题：对于每个客户评论者，根据客户给主机的最高评分，找到评论者最喜欢的主机的国籍。输出客户的用户ID和他们最喜欢的主机的国籍。如果同一国家有多个喜欢的主机，请只列出该国家一次（删除重复项）。
from_user和to_user列都是用户ID。
以下是预期输出：
from_user 国籍
0 卢森堡
1 巴西
2 澳大利亚
3 澳大利亚
4 巴西
以下是数据框：
airbnb_reviews
from_user:int64
to_user:int64
from_type: object
to_type: object
review_score:int64
airbnb_hosts
host_id: int64
nationality: object
gender: object
age:int64
请使用R解决这个问题。
提示：
使用[dataframe的特定列名]选择特定的列名，然后使用‘==’选择和guest相等的值的行。
使用 .groupby(column_name) 对数据帧按指定列进行分组，并使用 max() 获取每个组的最高分数
对原始数据帧和分组数据帧执行内连接，通过 pd.merge(dataframe1, dataframe2, on=common_table_keys) 获取分组数据帧的相应属性/详细信息
对结果数据帧和 airbnb_hosts 执行内连接
使用 [ [ column_name/s] ] 选择数据帧的指定列，然后使用 drop_duplicates(column_name) 获取指定列中的不重复值。
ChatGPT: 要使用 R 解决这个任务，您可以按照以下步骤进行操作：
- 从 ‘airbnb_reviews’ 数据帧中选择所需列，并过滤 ‘from_type’ 为 ‘guest’ 的行。
- 按 ‘from_user’ 对筛选后的数据帧进行分组，并使用 max() 函数获取每个客人的最高评论分数。
- 根据 ‘from_user’ 和 ‘review_score’ 列对原始数据帧和分组数据帧进行内连接，以获取每个客人最高评论分数的相应行。
- 根据 ‘to_user’ 和 ‘host_id’ 列，将结果数据帧与 ‘airbnb_hosts’ 数据帧进行另一个内连接，以获取最喜欢的主人的国籍。
- 从最终连接的数据帧中选择 ‘from_user’ 和 ‘nationality’ 列。
- 使用 distinct() 函数根据 ‘nationality’ 列删除重复行。
以下是实现此目标的代码：
# 从 airbnb_reviews 中选择所需列，并过滤 'from_type' 为 'guest' 的行
filtered_reviews <- airbnb_reviews[airbnb_reviews$from_type == 'guest', c('from_user', 'to_user', 'review_score')]
# 按 from_user 对筛选后的数据帧进行分组，并获取每个客人的最高评论分数
max_scores <- aggregate(review_score ~ from_user, filtered_reviews, max)
# 执行内连接，获取每个客人最高评论分数的行
joined_df <- merge(filtered_reviews, max_scores, by = c('from_user', 'review_score'))
# 与 airbnb_hosts 执行内连接，获取最喜欢的主人的国籍
final_df <- merge(joined_df, airbnb_hosts, by.x = 'to_user', by.y = 'host_id')
# 从最终连接的数据帧中选择所需列
result <- final_df[, c('from_user', 'nationality')]
# 根据 nationality 列删除重复行
distinct_result <- distinct(result, .keep_all = TRUE)
# 打印最终结果
distinct_result运行此代码将给出预期输出，包括 ‘from_user’（客人 ID）和其最喜欢的主人的 ‘nationality’。
Control
代码完全可用，不需要任何更新。
奖励：使用 ChatGPT 进行数据项目
我们将在 Uber 的数据科学职位招聘过程中使用的数据项目进行测试 ChatGPT。
总体而言，有两种不同的场景：
场景1：这将是一个非常繁忙的星期六，需要上路的车辆比上周多得多。为了让司机上线，我们正在评估以下两个奖金选项的成本：
- 选项1：对于每个至少在线8小时，接受90%的请求，完成10次行程，并在规定时间内获得评分4.7或更高的司机，奖励$50；
- 选项2：对于完成12次行程，并且评分达到4.7或更高的所有司机，每次行程奖励$4。
场景2：一名出租车司机每天的票款（扣除费用前）为200美元，每周工作6天，休假3周，且具有以下费用：
- 汽油费 – 每周200美元
- 保险费 – 每月400美元
- 车辆租金（按周计算） – 500美元
司机在休假周不支付汽油费和租金费用。
ChatGPT文件上传器
现在，为了进行数据项目，我们需要ChatGPT文件上传器Chrome扩展程序。它将允许您上传文件到ChatGPT。
如果您已经安装了Code Interpreter插件，则不需要它 – 只需使用此插件上传文件即可。
有关更多信息，请观看此视频。
在设置文件上传器扩展程序之后，让我们尝试解决这个数据项目。
打开ChatGPT并点击此扩展程序的按钮。
您将看到如下所示的提交按钮。
来源：https://chat.openai.com/
现在，让我们首先使用我们的数据集文件来为ChatGPT提供数据，并先点击提交文件按钮。
来源：https://chat.openai.com/
加载数据集之后，ChatGPT将提示数据集。
来源：https://chat.openai.com/
现在，这是您应该使用的提示来解决这个数据项目。
提示：根据操作场景和提供的数据集，使用Python回答以下问题
任务
场景1：这将是一个非常繁忙的星期六，道路上将需要比上周更多的汽车。为了让司机上线，我们正在评估以下两个奖金选项的成本：
选项1：在线至少8小时的每位司机将获得50美元，接受90%的请求，完成10次行程，并在时间范围内获得4.7或更高的评级；
选项2：完成12次行程且评级为4.7或更高的所有司机，每次行程获得4美元。
使用提供的数据集和给定的场景1，回答以下问题：
选项1的总奖金支付金额是多少？
选项2的总奖金支付金额是多少？
有多少司机在选项1下有资格获得奖金，但在选项2下没有资格？
在线司机中完成少于10次行程、接受率低于90%且评级为4.7或更高的司机所占的百分比是多少？
场景2：一名出租车司机当前每天的票款收入为200美元（扣除费用之前），每周工作六天，休假三周，并有以下费用：
汽油费 – 每周200美元
保险费 – 每月400美元
租车费（按周计算） – 500美元
司机在休假周不支付汽油和租车费用。
现在，让我们假设同一名司机购买一辆小镇轿车并与Uber合作。如果他这样做，他的汽油费将增加5%，保险费将减少20%，并且他将不再租车。然而，他需要购买一辆汽车。该司机每年仍然休假三周。
根据场景2，回答以下问题：
如果不与Uber合作，出租车司机每年的净收入（扣除费用后）是多少？
您正在说服上述同一名司机购买一辆小镇轿车并与Uber合作。假设新车的价格为40,000美元，司机的票款收入每周需要增加多少才能完全支付汽车的费用并保持与之前相同的年度利润率？
ChatGPT：
要执行这些计算，我们首先需要加载和预处理数据集。我们将使用Python的pandas库加载CSV文件并解析所需的列。
不幸的是，作为一个基于文本的模型，我无法直接执行代码。但是，我可以为您提供用于回答问题的Python代码：
以下是用于回答方案1问题的代码：
import pandas as pd
# 加载数据集
data = pd.read_csv('dataset_2.csv')
# 将'Accept Rate'从百分比字符串转换为浮点数
data['Accept Rate'] = data['Accept Rate'].str.rstrip('%').astype('float') / 100.0
# 计算两个选项下的奖金
data['Option 1 Bonus'] = ((data['Supply Hours'] >= 8) & (data['Accept Rate'] >= 0.9) &
(data['Trips Completed'] >= 10) & (data['Rating'] >= 4.7)) * 50
data['Option 2 Bonus'] = ((data['Trips Completed'] >= 12) & (data['Rating'] >= 4.7)) * data['Trips Completed'] * 4
# 计算每个选项的总支付金额
total_payout_option1 = data['Option 1 Bonus'].sum()
total_payout_option2 = data['Option 2 Bonus'].sum()
# 计算在选项1下符合条件但不符合选项2的司机数量
num_option1_only = ((data['Option 1 Bonus'] > 0) & (data['Option 2 Bonus'] == 0)).sum()
# 计算完成不到10次行程、接受率低于90%且评分达到4.7或更高的司机的百分比
percent_undesirable_drivers = ((data['Trips Completed'] < 10) & (data['Accept Rate'] = 4.7)).mean() * 100
print('Option 1的总奖金支付金额：$', total_payout_option1)
print('Option 2的总奖金支付金额：$', total_payout_option2)
print('符合Option 1但不符合Option 2的司机数量：', num_option1_only)
print('完成不到10次行程、接受率低于90%且评分达到4.7或更高的司机的百分比：', percent_undesirable_drivers)
以下是用于回答方案2问题的代码：
# 计算出租车司机的年收入和支出
daily_income = 200
weekly_income = daily_income * 6 # 每周工作6天
yearly_income = weekly_income * 52 # 全年工作
yearly_expenses = (200 * 49) + (400 * 12) + (500 * 49) # 休息周没有支出
yearly_net = yearly_income - yearly_expenses
# 如果司机与Uber合作，计算新的支出和净收入
new_yearly_expenses = (200 * 1.05 * 49) + (400 * 0.8 * 12) # 加油费增加5%，保险费减少20%
new_yearly_net = yearly_income - new_yearly_expenses - 40000 # 减去汽车成本
# 计算为保持相同利润率所需的总票价增加
additional_income_required = yearly_net - new_yearly_net
additional_income_required_weekly = additional_income_required / 52
print('出租车司机年净收入：$', yearly_net)
print('每周总票价所需的增加金额：$', additional_income_required_weekly)
您可以将read_csv函数中的文件路径替换为实际的dataset_2.csv文件路径，然后在本地Python环境中运行这些代码片段。
注意事项
第一个方案的输出完全正确（前4个问题）。然而，第二个方案的输出是不正确的。
例如，它计算司机全年工作52周，但司机休息了3周。
这就是为什么您需要注意ChatGPT进行的计算，并检查它遵循的步骤以确保结果正确。
经过几次尝试，以下代码提供了ChatGPT提供的正确结果。
# 每年休息的周数
weeks_off = 3
# 每年总周数
total_weeks_per_year = 52
# 工作周数
working_weeks = total_weeks_per_year - weeks_off
# 每年总月数
total_months_per_year = 12
# 支出
gas_per_week = 200
insurance_per_month = 400
vehicle_rent_per_week = 500
# 收入
fare_per_day = 200
work_days_per_week = 6
total_revenue = fare_per_day * work_days_per_week * working_weeks
# 总支出
total_expenses = (gas_per_week + vehicle_rent_per_week) * working_weeks + insurance_per_month * total_months_per_year
# 净收入
net_income = total_revenue - total_expenses
print("每年净收入：$", net_income)
# 对于问题6：
# 支出变化
new_gas_per_week = gas_per_week * 1.05 # 加油费增加5%
new_insurance_per_month = insurance_per_month * 0.8 # 保险费减少20%
car_cost = 40000
# 新的总支出
new_total_expenses = car_cost + (new_gas_per_week * working_weeks) + (new_insurance_per_month * total_months_per_year)
# 为保持相同净收入，新的收入应为：
new_total_revenue = new_total_expenses + net_income
# 这意味着每周票价需要增加的金额：
additional_fare_per_week = (new_total_revenue - total_revenue) / working_weeks
print("每周票价需要增加的金额：$", additional_fare_per_week)
最后的话
这次探索揭示了GPT-4的创新应用和固有限制，特别是在数据科学领域。
无论是解决复杂的统计和概率问题，建模问题，还是回答编码问题，GPT-4都展示了令人期待的能力。
然而，需要记住的是，虽然GPT-4提供了一个有价值的工具，但人类的监督和理解仍然至关重要，以确保质量结果，尤其是在数学计算方面。
这次探索只是GPT-4之旅的开始，因为进一步的进展和改进总是在不断地进行中。OpenAI的首席执行官Sam Altman表示，在未来的模型（GPT5）中，OpenAI计划解决计算不准确和提示数量限制的问题。
继续保持好奇心，继续探索，并记住，人工智能的潜力的唯一限制是我们为其设定的限制。
Nate Rosidi 是一位数据科学家和产品策略师。他还是一位兼职教授，教授分析学，并且是StrataScratch的创始人，该平台帮助数据科学家准备他们在顶级公司的面试中使用真实的面试问题。在Twitter上与他联系：StrataScratch或LinkedIn。
