还在为机器学习选模型焦头烂额？为调参熬红双眼？ 好不容易跑起来还可能因为过拟合**一夜回到解放前...
现在！AI直接能从上传数据就能自动完成从Z-score归一化、分层抽样到One-hot编码的全流程预处理；内置智能模型推荐，早停策略还会像贴心管家一样防止过拟合；最后连混淆矩阵**、特征重要性可视化报告都一键生成！
帮你把"数据→模型→洞察"的所有坎儿踩成平地，真正实现解放双手！
下面来看利用ai实现机器学习的真实案例！
案例数据
数据内容：
🌸 鸢尾花数据集 (iris)：150×5 数据
🍷 红酒质量数据集 (wine_quality)：1599×12 数据
🏥 乳腺癌数据集 (breast_cancer)：699×11 数据
结果展示
机器学习预测任务
结果表明，LGB 模型在预测精度与计算效率方面表现最优，结合 M4 阶段的特征工程方案（涵盖特征筛选、时序特征构建等优化策略），可显著提升模型对复杂水质环境下 I - THM 浓度的预测能力。
整个实现过程只需要5分钟，包含数据上传→写提示词→AI自动运行→模型实现！完全实现解放大脑！
机器学习分类任务
结果表示氯化物是影响质量的首要因素，建议控制在 0.08±0.03 g/L 范围内。
次要因素：挥发性酸度（负相关）、酒精含量（正相关），工艺优化需重点监控这三项指标。
**在 “人工错误率50-60%、月薪6000元、日均500批次”的假设下， 部署此模型可替代60%人工质检工作，错误率比人工降低15%，年节省成本约 12-15万元（按酒厂日均检测500批次计算）。
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这个效果也超级好，不到五分钟，模型就全部跑出来了！再也不用****抓耳挠腮的去调参了！
心动了吗，下面小编以红酒质量影响这个案例为例，详细为你拆解每一步！
第一步：下载aipy
第二步：上传文件，并点亮量化研究智能体和图片生成智能体
第三步：输入提示词
提示词： 首先进行数据加载与清洗，去除空值后对质量进行低、中、高三类分级，接着实施Z-score标准化，并按8:2比例进行分层抽样划分训练集与测试集，同时完成标签编码与独热编码**处理。随后构建三层神经网络，输入层接收11个化学特征，经由32个ReLU激活的隐藏神经元，最终在Softmax输出层实现三分类概率预测。模型采用前向传播计算输出，通过反向传播结合交叉熵损失函数计算梯度，利用随机梯度下降以0.01学习率更新参数。最后生成包含损失曲线、混淆矩阵、特征重要性及箱线图的多图表可视化，并整合为HTML综合报告，呈现模型结构与业务建议。
Aipy自动运行
结果展示
工具详解
AiPy是一款融合LLM与Python开发生态的开源AI工具，基于“Python Use” 理念开发。理念不是追求大而全的workflow，使用起来更便捷、高效。此外，aipy现在推出了多款智能体，如ppt生成智能体，企业信息研判等智能体等等，让你轻松工作，高效上班！
我正在体验新一代超级人工智能助手AiPy！现在使用我的专属邀请码：SEzb，立即获得 1,500,000 Tokens额外奖励！
📲 使用攻略：
① 进入AiPy官网，下载最新版AiPy客户端官网网址如下：www.aipyaipy.com/
② 注册登录时填写邀请码:SEzb即可
你学会了吗，可以加入粉丝群一起讨论~
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