[許願]不知道是否能將 OPENAI 設定模型的部分新增 gpt-4o?

[曾小黑]

老師好，

目前使用 OPENAI 積木開發時，

模型選項有 gpt-3.5-turbo 以及  gpt-4  2個可以選，
從 OPENAI API  KEY 後臺看來，是使用 gpt-4 無誤，
請問是否有機會在積木中新增最新的模型 " gpt-4o" 呢?

原因1：gpt-4o 收費較便宜

原因2： gpt-4o   回應速度較快

以上建議，感謝辛苦的開發團隊老師們

[佛光大學許惠美]

老師好：

     國全老師已經更新了，目前提供gpt 3.5 turbo與 gpt-4o兩個模式，您有空再測一下。

     https://estea8968.github.io/osep_web_serial/app/

    

謝謝！

惠美

曾小黑 <tyct...@gmail.com> 於 2024年7月18日 週四 下午5:16寫道：

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這是 Google 網路論壇針對「osep-scratch 線上討論區」群組發送的訂閱通知郵件。
如要取消訂閱這個群組並停止接收來自這個群組的郵件，請傳送電子郵件到 osep-scratch...@googlegroups.com。
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[曾小黑]

教授好，

萬分感謝教授、國全老師和開發團隊老師，辛苦了

拍謝，不好意思想再請教(我是問題寶寶)
之前有請教過貴團隊開發老師關於「資料探勘」的積木
因為是支援決策樹演算法，可否請教：

1.請問方便請教是哪一種決策樹演算法呢?  ID3、C4.5、CART?
2.特徵資料和目標資料(預測欄位)目前是否只支援類別型態?  還是有支援數值型態呢?

小黑敬上

佛光大學許惠美 <justi...@gmail.com> 於 2024年7月22日 週一 上午11:42寫道：

[蔡佾橙]

老師您好：

對於您的提問回覆如下：

1. 決策樹的積木採用  ID3 演算法設置

2. 特徵資料和目標資料兩者背後的程式碼均用 var 的方式宣告變數，均支援的數值與類別型態。

以上

蔡佾橙 敬啟

tyct...@gmail.com 在 2024年7月23日 星期二上午11:32:18 [UTC+8] 的信中寫道：

[佛光大學許惠美]

老師好：

       1. 決策樹的擴充功能是套用decision-tree npm   https://www.npmjs.com/package/decision-tree，它使用ID3的演算法。之後再使用D3.js來處理決策樹的繪製。

       2. 這個決策樹的函式庫根據其範例，支持名義變數（如附圖）。

    3. 如果老師要處理的是連續變數，例如：年紀，要先行進行資料轉換，轉換成例如：小於等於30／大於30與小於等於40／大於40，需要先進行資料的轉換，如下圖。（可以參考和AI做朋友高中教材)

4. 目前決策樹的擴充功能尚在開發與測試中，歡迎老師給我們開發的建議。

感謝！

惠美

蔡佾橙 <sss62...@gmail.com> 於 2024年7月23日 週二 下午7:11寫道：

如要在網路上查看這項討論，請造訪 https://groups.google.com/d/msgid/osep-scratch/71552e34-5837-475a-9cd2-ac945a2c544an%40googlegroups.com。

[曾小黑]

教授和開發團隊夥伴好，

謝謝大家協助解惑，感激不盡
分享一個有趣的實驗結果

我用 IRIS dataset 來做實驗，其中各欄位我仍採用連續變數，沒有轉換為類別
https://docs.google.com/spreadsheets/d/19Lq0_1pPbo6qsNmMPPfdVt5XDWyMZKQwNItn8C_nuLs/edit?gid=0#gid=0

然後去 run， 結果預測還蠻正確的
蠻有趣的，附加檔案請參考

再次感謝大家

曾俊夫敬上

佛光大學許惠美 <justi...@gmail.com> 於 2024年7月24日 週三 下午1:45寫道：