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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