怎么用AI写论文建模？

1. 选题与问题定义

先明确研究问题：是分类、回归还是聚类？一句话描述：我想用 哪些特征 预测 什么目标。

AI 可辅助头脑风暴。示例提示词（Prompt）：

请列出5个使用公开数据集、适合本科毕业论文的机器学习建模选题，并说明研究意义。

2. 数据收集与预处理

• 公开数据源：Kaggle、UCI。
• 使用 pandas 快速查看缺失值、分布。
• 一键清洗脚本（示例）：

import pandas as pd, numpy as np
df = pd.read_csv('data.csv')
df = df.dropna()
df = pd.get_dummies(df)

3. 选择AI模型

根据任务类型快速决策：

4. 训练与评估

from sklearn.model_selection import train_test_split, cross_val_score
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
model.fit(X_train, y_train)
print("CV Score:", cross_val_score(model, X, y, cv=5).mean())

AI 提示词：将上述结果整理成论文中“实验设置”段落。

5. 结果解释与可视化

• 特征重要度：model.feature_importances_
• 一键绘图：

import matplotlib.pyplot as plt
plt.barh(X.columns, model.feature_importances_)
plt.title("Feature Importance")
plt.show()

6. 论文写作与引用

1. 用 AI 工具（例如 ChatGPT / Notion AI）把实验描述转成学术语言。
2. 引用格式：使用 Zotero 自动生成 BibTeX。
3. 检查重复率：Turnitin 或知网查重前，自行用 GPT 改写、增加原创性讨论。