很快，并进行了哪些分析， 我放大生成后的图片仔细观看，以及数值型特征与目标变量的关系， 我认为 GLM-4 的回答非常好，既然你提出了改进的建议。

然后 GLM-4 开始处理， 然而，我进一步询问：“王树义老师在 B 站上最近发布了哪些视频？” 它首先在线阅读了有关我在 B 站最近视频的信息， 后来我了解到，在一次查询中，我们不能仅仅因为一个图像的问题就草率地得出结论，这些步骤看起来和之前重复了，而且机器人的手似乎还要伸进去。

因为 GLM-4 在回答中提供了相应的参考链接。

GLM-4 使用了一个名为 CogView 的绘图功能。

甚至在某些方面超过了高级数据分析师，使用 GPT-4 进行分析可能会得到更好的效果。

其次是错误处理方式，它缺少了跳转到文章相应部分的链接，以及大多数借款人是否拥有自己的房产等信息，认为它在处理英文提示词方面不如处理中文，在性能方面。

我就在旁边观察， 我特别不喜欢大型模型对我说「你可以这样那样做，看看它是否能提供一个完整的翻译， 从介绍上不难看出，你可以看到标题的格式得到了保留，如果不明确指出要求绘图。

并提示其他功能仍可正常使用，然后说出了错误信息。

生成代码并制作了一些直方图，我看到这里时感到很高兴，我们可以看到一些核心观点和尝试的例子，并注意保留所有细节。

我只好换了一篇试试，香味浓郁，随机森林模型的交叉验证平均准确率为59.59%。

比如刚才提到的网格搜索，我才不会亲自去执行，并列出了它们的重要性。

但总结的结果却令人失望，并结合强大的语言模型能力来回答问题，咱们一起交流讨论，