baby_food_suggestions_gpt.ipynb

{
  "cells": [
    {
      "cell_type": "code",
      "execution_count": null,
      "metadata": {
        "colab": {
          "base_uri": "https://localhost:8080/"
        },
        "id": "d8a-SNpjQ4DY",
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      },
      "outputs": [
        {
          "name": "stdout",
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          "text": [
            "Collecting openai\n",
            "  Downloading openai-1.3.6-py3-none-any.whl (220 kB)\n",
            "\u001b[?25l     \u001b[90m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m \u001b[32m0.0/220.9 kB\u001b[0m \u001b[31m?\u001b[0m eta \u001b[36m-:--:--\u001b[0m\r\u001b[2K     \u001b[91m━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[91m╸\u001b[0m\u001b[90m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m \u001b[32m71.7/220.9 kB\u001b[0m \u001b[31m1.9 MB/s\u001b[0m eta \u001b[36m0:00:01\u001b[0m\r\u001b[2K     \u001b[90m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m \u001b[32m220.9/220.9 kB\u001b[0m \u001b[31m3.7 MB/s\u001b[0m eta \u001b[36m0:00:00\u001b[0m\n",
            "\u001b[?25hRequirement already satisfied: anyio<4,>=3.5.0 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from openai) (3.7.1)\n",
            "Requirement already satisfied: distro<2,>=1.7.0 in /usr/lib/python3/dist-packages (from openai) (1.7.0)\n",
            "Collecting httpx<1,>=0.23.0 (from openai)\n",
            "  Downloading httpx-0.25.2-py3-none-any.whl (74 kB)\n",
            "\u001b[2K     \u001b[90m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m \u001b[32m75.0/75.0 kB\u001b[0m \u001b[31m10.4 MB/s\u001b[0m eta \u001b[36m0:00:00\u001b[0m\n",
            "\u001b[?25hRequirement already satisfied: pydantic<3,>=1.9.0 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from openai) (1.10.13)\n",
            "Requirement already satisfied: sniffio in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from openai) (1.3.0)\n",
            "Requirement already satisfied: tqdm>4 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from openai) (4.66.1)\n",
            "Requirement already satisfied: typing-extensions<5,>=4.5 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from openai) (4.5.0)\n",
            "Requirement already satisfied: idna>=2.8 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from anyio<4,>=3.5.0->openai) (3.4)\n",
            "Requirement already satisfied: exceptiongroup in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from anyio<4,>=3.5.0->openai) (1.1.3)\n",
            "Requirement already satisfied: certifi in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from httpx<1,>=0.23.0->openai) (2023.7.22)\n",
            "Collecting httpcore==1.* (from httpx<1,>=0.23.0->openai)\n",
            "  Downloading httpcore-1.0.2-py3-none-any.whl (76 kB)\n",
            "\u001b[2K     \u001b[90m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m \u001b[32m76.9/76.9 kB\u001b[0m \u001b[31m10.2 MB/s\u001b[0m eta \u001b[36m0:00:00\u001b[0m\n",
            "\u001b[?25hCollecting h11<0.15,>=0.13 (from httpcore==1.*->httpx<1,>=0.23.0->openai)\n",
            "  Downloading h11-0.14.0-py3-none-any.whl (58 kB)\n",
            "\u001b[2K     \u001b[90m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m \u001b[32m58.3/58.3 kB\u001b[0m \u001b[31m9.4 MB/s\u001b[0m eta \u001b[36m0:00:00\u001b[0m\n",
            "\u001b[?25hInstalling collected packages: h11, httpcore, httpx, openai\n",
            "\u001b[31mERROR: pip's dependency resolver does not currently take into account all the packages that are installed. This behaviour is the source of the following dependency conflicts.\n",
            "llmx 0.0.15a0 requires cohere, which is not installed.\n",
            "llmx 0.0.15a0 requires tiktoken, which is not installed.\u001b[0m\u001b[31m\n",
            "\u001b[0mSuccessfully installed h11-0.14.0 httpcore-1.0.2 httpx-0.25.2 openai-1.3.6\n"
          ]
        }
      ],
      "source": [
        "!pip install openai"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "execution_count": null,
      "metadata": {
        "colab": {
          "base_uri": "https://localhost:8080/"
        },
        "id": "HO-oFaoLQzkl",
        "outputId": "4cc392ff-06e5-4b71-ad42-0268c66357d5"
      },
      "outputs": [
        {
          "name": "stdout",
          "output_type": "stream",
          "text": [
            "개월 수 : 6\n",
            "알레르기 정보 : 갑각류\n",
            "집에 있는 재료 : 계란, 당근, 파, 양파, 바나나\n",
            "기타 사항 : 칼슘이 부족한 아이\n",
            "\n",
            "1. 메뉴 이름: 당근 파스타\n",
            "탄단지: 탄수화물 35g, 단백질 10g, 지방 5g\n",
            "재료: 당근 50g, 파 30g, 파스타 면 50g\n",
            "간단한 레시피: 당근과 파를 잘게 다진 후, 물에 소금을 넣고 면을 삶습니다. 달걀이 없는 경우에는 면을 끓는 물에 추가합니다. 면이 다 익으면 당근과 파를 볶아 넣고 소금과 후추로 간을 해줍니다.\n",
            "\n",
            "2. 메뉴 이름: 파양파 양파 죽\n",
            "탄단지: 탄수화물 40g, 단백질 8g, 지방 2g\n",
            "재료: 파 30g, 양파 50g, 쌀가루 30g\n",
            "간단한 레시피: 파와 양파를 씻어 잘게 다지고 물에 쌀가루와 함께 넣고 죽이 될 때까지 끓입니다. 간이 부족하면 소금과 후추로 간을 해줍니다.\n",
            "\n",
            "3. 메뉴 이름: 바나나 스무디\n",
            "탄단지: 탄수화물 30g, 단백질 2g, 지방 1g\n",
            "재료: 바나나 1개, 우유 100ml\n",
            "간단한 레시피: 바나나를 껍질을 벗긴 후 잘게 썬 뒤 믹서기에 넣습니다. 우유를 추가하고 곱게 갈아줍니다. 칼슘이 부족한 아이라면 우유를 더 많이 넣어주어도 좋습니다.\n"
          ]
        }
      ],
      "source": [
        "from openai import OpenAI\n",
        "\n",
        "client = OpenAI(api_key=\"\")\n",
        "\n",
        "system = \"\"\"아기의 개월수, 알레르기 정보, 집에 있는 재료, 기타 사항을 알려주면, 적합한 추천 이유식 레시피를 만들어줘.\n",
        "\n",
        "입력 예시\n",
        "개월 수: 8개월\n",
        "알레르기 정보: 달걀 알레르기\n",
        "집에 있는 재료: 당근, 닭가슴살, 소고기, 복숭아, 우유, 토마토\n",
        "기타 사항: 칼슘 부족\n",
        "\n",
        "출력 예시\n",
        "1. 메뉴 이름: 닭가슴살과 당근 스튜\n",
        "탄단지: 탄수화물 15g, 단백질 10g, 지방 2g\n",
        "재료: 닭가슴살 30g, 당근 30g\n",
        "간단한 레시피: 닭가슴살을 잘게 다진 후, 물과 함께 냄비에 넣고 끓입니다. 당근을 작게 썰어 추가하고 부드러워질 때까지 조리합니다.\n",
        "\n",
        "2. 메뉴 이름: 소고기와 토마토 죽\n",
        "탄단지: 탄수화물 20g, 단백질 12g, 지방 5g\n",
        "재료: 소고기 30g, 토마토 20g, 쌀가루 20g\n",
        "간단한 레시피: 소고기를 잘게 다진 후, 물에 쌀가루와 함께 넣고 죽이 될 때까지 끓입니다. 토마토를 잘게 썰어 죽에 넣고 잠시 더 끓입니다.\n",
        "\n",
        "3. 메뉴 이름: 복숭아 우유 퓨레\n",
        "탄단지: 탄수화물 18g, 단백질 5g, 지방 2g\n",
        "재료: 복숭아 1개, 우유 100ml\n",
        "간단한 레시피: 복숭아를 깨끗이 씻어 껍질을 벗기고 잘게 썬 뒤 믹서기에 넣습니다. 우유를 추가하고 부드러운 퓨레가 될 때까지 갈아줍니다.\n",
        "\"\"\"\n",
        "\n",
        "a1 = input(\"개월 수 : \")\n",
        "a2 = input(\"알레르기 정보 : \")\n",
        "a3 = input(\"집에 있는 재료 : \")\n",
        "a4 = input(\"기타 사항 : \")\n",
        "\n",
        "text = f\"\"\"개월 수 : {a1}\n",
        "알레르기 정보 : {a2}\n",
        "집에 있는 재료 : {a3}\n",
        "기타 사항 : {a4}\"\"\"\n",
        "\n",
        "completion = client.chat.completions.create(\n",
        "  model=\"gpt-3.5-turbo\",\n",
        "  messages=[\n",
        "    {\"role\": \"system\", \"content\": system},\n",
        "    {\"role\": \"user\", \"content\": text + \"\\n부가적인 설명 없이, 메뉴 이름과 탄단지, 재료, 간단한 레시피만 적어줘.\"}\n",
        "  ]\n",
        ")\n",
        "\n",
        "print()\n",
        "print(completion.choices[0].message.content)"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "execution_count": null,
      "metadata": {
        "colab": {
          "base_uri": "https://localhost:8080/",
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        },
        "id": "uuFgpYAHRudK",
        "outputId": "41b6881c-1ba8-4ec9-c797-a05b5e77165f"
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        {
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            "text/html": [
              "\n",
              "  <div id=\"df-c0dc7c9c-e918-43c5-a9d6-c70bc8f643d8\" class=\"colab-df-container\">\n",
              "    <div>\n",
              "<style scoped>\n",
              "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
              "        vertical-align: middle;\n",
              "    }\n",
              "\n",
              "    .dataframe tbody tr th {\n",
              "        vertical-align: top;\n",
              "    }\n",
              "\n",
              "    .dataframe thead th {\n",
              "        text-align: right;\n",
              "    }\n",
              "</style>\n",
              "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
              "  <thead>\n",
              "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
              "      <th></th>\n",
              "      <th>Carbohydrates</th>\n",
              "      <th>Protein</th>\n",
              "      <th>Fats</th>\n",
              "      <th>Age_Months</th>\n",
              "      <th>Preference</th>\n",
              "    </tr>\n",
              "  </thead>\n",
              "  <tbody>\n",
              "    <tr>\n",
              "      <th>0</th>\n",
              "      <td>14.170220</td>\n",
              "      <td>8.266449</td>\n",
              "      <td>4.800704</td>\n",
              "      <td>14</td>\n",
              "      <td>13.242634</td>\n",
              "    </tr>\n",
              "    <tr>\n",
              "      <th>1</th>\n",
              "      <td>17.203245</td>\n",
              "      <td>10.270581</td>\n",
              "      <td>3.226613</td>\n",
              "      <td>22</td>\n",
              "      <td>13.810882</td>\n",
              "    </tr>\n",
              "    <tr>\n",
              "      <th>2</th>\n",
              "      <td>10.001144</td>\n",
              "      <td>13.859421</td>\n",
              "      <td>4.662425</td>\n",
              "      <td>8</td>\n",
              "      <td>8.146352</td>\n",
              "    </tr>\n",
              "    <tr>\n",
              "      <th>3</th>\n",
              "      <td>13.023326</td>\n",
              "      <td>8.572698</td>\n",
              "      <td>3.566265</td>\n",
              "      <td>6</td>\n",
              "      <td>9.802761</td>\n",
              "    </tr>\n",
              "    <tr>\n",
              "      <th>4</th>\n",
              "      <td>11.467559</td>\n",
              "      <td>14.085352</td>\n",
              "      <td>2.560031</td>\n",
              "      <td>13</td>\n",
              "      <td>11.828814</td>\n",
              "    </tr>\n",
              "    <tr>\n",
              "      <th>...</th>\n",
              "      <td>...</td>\n",
              "      <td>...</td>\n",
              "      <td>...</td>\n",
              "      <td>...</td>\n",
              "      <td>...</td>\n",
              "    </tr>\n",
              "    <tr>\n",
              "      <th>95</th>\n",
              "      <td>12.370270</td>\n",
              "      <td>14.319721</td>\n",
              "      <td>1.272837</td>\n",
              "      <td>13</td>\n",
              "      <td>6.447489</td>\n",
              "    </tr>\n",
              "    <tr>\n",
              "      <th>96</th>\n",
              "      <td>19.033795</td>\n",
              "      <td>5.139516</td>\n",
              "      <td>2.511697</td>\n",
              "      <td>6</td>\n",
              "      <td>12.114082</td>\n",
              "    </tr>\n",
              "    <tr>\n",
              "      <th>97</th>\n",
              "      <td>15.736795</td>\n",
              "      <td>7.343621</td>\n",
              "      <td>1.318504</td>\n",
              "      <td>18</td>\n",
              "      <td>11.920885</td>\n",
              "    </tr>\n",
              "    <tr>\n",
              "      <th>98</th>\n",
              "      <td>10.028703</td>\n",
              "      <td>11.167784</td>\n",
              "      <td>4.931268</td>\n",
              "      <td>12</td>\n",
              "      <td>6.451069</td>\n",
              "    </tr>\n",
              "    <tr>\n",
              "      <th>99</th>\n",
              "      <td>16.171449</td>\n",
              "      <td>14.490163</td>\n",
              "      <td>1.726451</td>\n",
              "      <td>6</td>\n",
              "      <td>9.255851</td>\n",
              "    </tr>\n",
              "  </tbody>\n",
              "</table>\n",
              "<p>100 rows × 5 columns</p>\n",
              "</div>\n",
              "    <div class=\"colab-df-buttons\">\n",
              "\n",
              "  <div class=\"colab-df-container\">\n",
              "    <button class=\"colab-df-convert\" onclick=\"convertToInteractive('df-c0dc7c9c-e918-43c5-a9d6-c70bc8f643d8')\"\n",
              "            title=\"Convert this dataframe to an interactive table.\"\n",
              "            style=\"display:none;\">\n",
              "\n",
              "  <svg xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" height=\"24px\" viewBox=\"0 -960 960 960\">\n",
              "    <path d=\"M120-120v-720h720v720H120Zm60-500h600v-160H180v160Zm220 220h160v-160H400v160Zm0 220h160v-160H400v160ZM180-400h160v-160H180v160Zm440 0h160v-160H620v160ZM180-180h160v-160H180v160Zm440 0h160v-160H620v160Z\"/>\n",
              "  </svg>\n",
              "    </button>\n",
              "\n",
              "  <style>\n",
              "    .colab-df-container {\n",
              "      display:flex;\n",
              "      gap: 12px;\n",
              "    }\n",
              "\n",
              "    .colab-df-convert {\n",
              "      background-color: #E8F0FE;\n",
              "      border: none;\n",
              "      border-radius: 50%;\n",
              "      cursor: pointer;\n",
              "      display: none;\n",
              "      fill: #1967D2;\n",
              "      height: 32px;\n",
              "      padding: 0 0 0 0;\n",
              "      width: 32px;\n",
              "    }\n",
              "\n",
              "    .colab-df-convert:hover {\n",
              "      background-color: #E2EBFA;\n",
              "      box-shadow: 0px 1px 2px rgba(60, 64, 67, 0.3), 0px 1px 3px 1px rgba(60, 64, 67, 0.15);\n",
              "      fill: #174EA6;\n",
              "    }\n",
              "\n",
              "    .colab-df-buttons div {\n",
              "      margin-bottom: 4px;\n",
              "    }\n",
              "\n",
              "    [theme=dark] .colab-df-convert {\n",
              "      background-color: #3B4455;\n",
              "      fill: #D2E3FC;\n",
              "    }\n",
              "\n",
              "    [theme=dark] .colab-df-convert:hover {\n",
              "      background-color: #434B5C;\n",
              "      box-shadow: 0px 1px 3px 1px rgba(0, 0, 0, 0.15);\n",
              "      filter: drop-shadow(0px 1px 2px rgba(0, 0, 0, 0.3));\n",
              "      fill: #FFFFFF;\n",
              "    }\n",
              "  </style>\n",
              "\n",
              "    <script>\n",
              "      const buttonEl =\n",
              "        document.querySelector('#df-c0dc7c9c-e918-43c5-a9d6-c70bc8f643d8 button.colab-df-convert');\n",
              "      buttonEl.style.display =\n",
              "        google.colab.kernel.accessAllowed ? 'block' : 'none';\n",
              "\n",
              "      async function convertToInteractive(key) {\n",
              "        const element = document.querySelector('#df-c0dc7c9c-e918-43c5-a9d6-c70bc8f643d8');\n",
              "        const dataTable =\n",
              "          await google.colab.kernel.invokeFunction('convertToInteractive',\n",
              "                                                    [key], {});\n",
              "        if (!dataTable) return;\n",
              "\n",
              "        const docLinkHtml = 'Like what you see? Visit the ' +\n",
              "          '<a target=\"_blank\" href=https://colab.research.google.com/notebooks/data_table.ipynb>data table notebook</a>'\n",
              "          + ' to learn more about interactive tables.';\n",
              "        element.innerHTML = '';\n",
              "        dataTable['output_type'] = 'display_data';\n",
              "        await google.colab.output.renderOutput(dataTable, element);\n",
              "        const docLink = document.createElement('div');\n",
              "        docLink.innerHTML = docLinkHtml;\n",
              "        element.appendChild(docLink);\n",
              "      }\n",
              "    </script>\n",
              "  </div>\n",
              "\n",
              "\n",
              "<div id=\"df-0b60f7b1-773f-44de-a4a8-659938902fcf\">\n",
              "  <button class=\"colab-df-quickchart\" onclick=\"quickchart('df-0b60f7b1-773f-44de-a4a8-659938902fcf')\"\n",
              "            title=\"Suggest charts\"\n",
              "            style=\"display:none;\">\n",
              "\n",
              "<svg xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" height=\"24px\"viewBox=\"0 0 24 24\"\n",
              "     width=\"24px\">\n",
              "    <g>\n",
              "        <path d=\"M19 3H5c-1.1 0-2 .9-2 2v14c0 1.1.9 2 2 2h14c1.1 0 2-.9 2-2V5c0-1.1-.9-2-2-2zM9 17H7v-7h2v7zm4 0h-2V7h2v10zm4 0h-2v-4h2v4z\"/>\n",
              "    </g>\n",
              "</svg>\n",
              "  </button>\n",
              "\n",
              "<style>\n",
              "  .colab-df-quickchart {\n",
              "      --bg-color: #E8F0FE;\n",
              "      --fill-color: #1967D2;\n",
              "      --hover-bg-color: #E2EBFA;\n",
              "      --hover-fill-color: #174EA6;\n",
              "      --disabled-fill-color: #AAA;\n",
              "      --disabled-bg-color: #DDD;\n",
              "  }\n",
              "\n",
              "  [theme=dark] .colab-df-quickchart {\n",
              "      --bg-color: #3B4455;\n",
              "      --fill-color: #D2E3FC;\n",
              "      --hover-bg-color: #434B5C;\n",
              "      --hover-fill-color: #FFFFFF;\n",
              "      --disabled-bg-color: #3B4455;\n",
              "      --disabled-fill-color: #666;\n",
              "  }\n",
              "\n",
              "  .colab-df-quickchart {\n",
              "    background-color: var(--bg-color);\n",
              "    border: none;\n",
              "    border-radius: 50%;\n",
              "    cursor: pointer;\n",
              "    display: none;\n",
              "    fill: var(--fill-color);\n",
              "    height: 32px;\n",
              "    padding: 0;\n",
              "    width: 32px;\n",
              "  }\n",
              "\n",
              "  .colab-df-quickchart:hover {\n",
              "    background-color: var(--hover-bg-color);\n",
              "    box-shadow: 0 1px 2px rgba(60, 64, 67, 0.3), 0 1px 3px 1px rgba(60, 64, 67, 0.15);\n",
              "    fill: var(--button-hover-fill-color);\n",
              "  }\n",
              "\n",
              "  .colab-df-quickchart-complete:disabled,\n",
              "  .colab-df-quickchart-complete:disabled:hover {\n",
              "    background-color: var(--disabled-bg-color);\n",
              "    fill: var(--disabled-fill-color);\n",
              "    box-shadow: none;\n",
              "  }\n",
              "\n",
              "  .colab-df-spinner {\n",
              "    border: 2px solid var(--fill-color);\n",
              "    border-color: transparent;\n",
              "    border-bottom-color: var(--fill-color);\n",
              "    animation:\n",
              "      spin 1s steps(1) infinite;\n",
              "  }\n",
              "\n",
              "  @keyframes spin {\n",
              "    0% {\n",
              "      border-color: transparent;\n",
              "      border-bottom-color: var(--fill-color);\n",
              "      border-left-color: var(--fill-color);\n",
              "    }\n",
              "    20% {\n",
              "      border-color: transparent;\n",
              "      border-left-color: var(--fill-color);\n",
              "      border-top-color: var(--fill-color);\n",
              "    }\n",
              "    30% {\n",
              "      border-color: transparent;\n",
              "      border-left-color: var(--fill-color);\n",
              "      border-top-color: var(--fill-color);\n",
              "      border-right-color: var(--fill-color);\n",
              "    }\n",
              "    40% {\n",
              "      border-color: transparent;\n",
              "      border-right-color: var(--fill-color);\n",
              "      border-top-color: var(--fill-color);\n",
              "    }\n",
              "    60% {\n",
              "      border-color: transparent;\n",
              "      border-right-color: var(--fill-color);\n",
              "    }\n",
              "    80% {\n",
              "      border-color: transparent;\n",
              "      border-right-color: var(--fill-color);\n",
              "      border-bottom-color: var(--fill-color);\n",
              "    }\n",
              "    90% {\n",
              "      border-color: transparent;\n",
              "      border-bottom-color: var(--fill-color);\n",
              "    }\n",
              "  }\n",
              "</style>\n",
              "\n",
              "  <script>\n",
              "    async function quickchart(key) {\n",
              "      const quickchartButtonEl =\n",
              "        document.querySelector('#' + key + ' button');\n",
              "      quickchartButtonEl.disabled = true;  // To prevent multiple clicks.\n",
              "      quickchartButtonEl.classList.add('colab-df-spinner');\n",
              "      try {\n",
              "        const charts = await google.colab.kernel.invokeFunction(\n",
              "            'suggestCharts', [key], {});\n",
              "      } catch (error) {\n",
              "        console.error('Error during call to suggestCharts:', error);\n",
              "      }\n",
              "      quickchartButtonEl.classList.remove('colab-df-spinner');\n",
              "      quickchartButtonEl.classList.add('colab-df-quickchart-complete');\n",
              "    }\n",
              "    (() => {\n",
              "      let quickchartButtonEl =\n",
              "        document.querySelector('#df-0b60f7b1-773f-44de-a4a8-659938902fcf button');\n",
              "      quickchartButtonEl.style.display =\n",
              "        google.colab.kernel.accessAllowed ? 'block' : 'none';\n",
              "    })();\n",
              "  </script>\n",
              "</div>\n",
              "\n",
              "  <div id=\"id_55542d26-f7bd-48c2-8ea0-f154a1a5d87b\">\n",
              "    <style>\n",
              "      .colab-df-generate {\n",
              "        background-color: #E8F0FE;\n",
              "        border: none;\n",
              "        border-radius: 50%;\n",
              "        cursor: pointer;\n",
              "        display: none;\n",
              "        fill: #1967D2;\n",
              "        height: 32px;\n",
              "        padding: 0 0 0 0;\n",
              "        width: 32px;\n",
              "      }\n",
              "\n",
              "      .colab-df-generate:hover {\n",
              "        background-color: #E2EBFA;\n",
              "        box-shadow: 0px 1px 2px rgba(60, 64, 67, 0.3), 0px 1px 3px 1px rgba(60, 64, 67, 0.15);\n",
              "        fill: #174EA6;\n",
              "      }\n",
              "\n",
              "      [theme=dark] .colab-df-generate {\n",
              "        background-color: #3B4455;\n",
              "        fill: #D2E3FC;\n",
              "      }\n",
              "\n",
              "      [theme=dark] .colab-df-generate:hover {\n",
              "        background-color: #434B5C;\n",
              "        box-shadow: 0px 1px 3px 1px rgba(0, 0, 0, 0.15);\n",
              "        filter: drop-shadow(0px 1px 2px rgba(0, 0, 0, 0.3));\n",
              "        fill: #FFFFFF;\n",
              "      }\n",
              "    </style>\n",
              "    <button class=\"colab-df-generate\" onclick=\"generateWithVariable('df_baby_food')\"\n",
              "            title=\"Generate code using this dataframe.\"\n",
              "            style=\"display:none;\">\n",
              "\n",
              "  <svg xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" height=\"24px\"viewBox=\"0 0 24 24\"\n",
              "       width=\"24px\">\n",
              "    <path d=\"M7,19H8.4L18.45,9,17,7.55,7,17.6ZM5,21V16.75L18.45,3.32a2,2,0,0,1,2.83,0l1.4,1.43a1.91,1.91,0,0,1,.58,1.4,1.91,1.91,0,0,1-.58,1.4L9.25,21ZM18.45,9,17,7.55Zm-12,3A5.31,5.31,0,0,0,4.9,8.1,5.31,5.31,0,0,0,1,6.5,5.31,5.31,0,0,0,4.9,4.9,5.31,5.31,0,0,0,6.5,1,5.31,5.31,0,0,0,8.1,4.9,5.31,5.31,0,0,0,12,6.5,5.46,5.46,0,0,0,6.5,12Z\"/>\n",
              "  </svg>\n",
              "    </button>\n",
              "    <script>\n",
              "      (() => {\n",
              "      const buttonEl =\n",
              "        document.querySelector('#id_55542d26-f7bd-48c2-8ea0-f154a1a5d87b button.colab-df-generate');\n",
              "      buttonEl.style.display =\n",
              "        google.colab.kernel.accessAllowed ? 'block' : 'none';\n",
              "\n",
              "      buttonEl.onclick = () => {\n",
              "        google.colab.notebook.generateWithVariable('df_baby_food');\n",
              "      }\n",
              "      })();\n",
              "    </script>\n",
              "  </div>\n",
              "\n",
              "    </div>\n",
              "  </div>\n"
            ],
            "text/plain": [
              "    Carbohydrates    Protein      Fats  Age_Months  Preference\n",
              "0       14.170220   8.266449  4.800704          14   13.242634\n",
              "1       17.203245  10.270581  3.226613          22   13.810882\n",
              "2       10.001144  13.859421  4.662425           8    8.146352\n",
              "3       13.023326   8.572698  3.566265           6    9.802761\n",
              "4       11.467559  14.085352  2.560031          13   11.828814\n",
              "..            ...        ...       ...         ...         ...\n",
              "95      12.370270  14.319721  1.272837          13    6.447489\n",
              "96      19.033795   5.139516  2.511697           6   12.114082\n",
              "97      15.736795   7.343621  1.318504          18   11.920885\n",
              "98      10.028703  11.167784  4.931268          12    6.451069\n",
              "99      16.171449  14.490163  1.726451           6    9.255851\n",
              "\n",
              "[100 rows x 5 columns]"
            ]
          },
          "execution_count": 3,
          "metadata": {},
          "output_type": "execute_result"
        }
      ],
      "source": [
        "from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor\n",
        "from sklearn.model_selection import train_test_split\n",
        "from sklearn.linear_model import LinearRegression\n",
        "from sklearn.metrics import mean_squared_error\n",
        "import numpy as np\n",
        "import pandas as pd\n",
        "\n",
        "# 이유식에 포함된 영양소들과 아기의 선호도 사이의 관계를 모델링\n",
        "np.random.seed(1)\n",
        "carbs = np.random.uniform(10, 20, 100)      # 탄수화물 (g)\n",
        "protein = np.random.uniform(5, 15, 100)     # 단백질 (g)\n",
        "fats = np.random.uniform(1, 5, 100)         # 지방 (g)\n",
        "age_months = np.random.randint(6, 24, 100)  # 아기의 나이 (개월)\n",
        "\n",
        "# 아기의 선호도는 영양소와 나이에 따라 달라짐\n",
        "# 선호도는 0에서 10 사이의 값으로 표현 (선호도는 조사후 수정 필요)\n",
        "preference = 5 + 0.5 * carbs - 0.3 * protein + 0.2 * fats + 0.1 * age_months + np.random.normal(0, 2, 100)\n",
        "\n",
        "# DataFrame으로 변환\n",
        "df_baby_food = pd.DataFrame(\n",
        "    {\n",
        "        'Carbohydrates': carbs,\n",
        "        'Protein': protein,\n",
        "        'Fats': fats,\n",
        "        'Age_Months': age_months,\n",
        "        'Preference': preference\n",
        "    }\n",
        ")\n",
        "\n",
        "df_baby_food"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "execution_count": null,
      "metadata": {
        "colab": {
          "base_uri": "https://localhost:8080/"
        },
        "id": "cibZCoEvsJHR",
        "outputId": "0bf2b991-fdf5-430a-9963-cd29d48aa66f"
      },
      "outputs": [
        {
          "data": {
            "text/plain": [
              "4.131114666095007"
            ]
          },
          "execution_count": 5,
          "metadata": {},
          "output_type": "execute_result"
        }
      ],
      "source": [
        "# 데이터 분할: 80%는 학습용, 20%는 테스트용\n",
        "X = df_baby_food.drop('Preference', axis=1)\n",
        "y = df_baby_food['Preference']\n",
        "X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=1)\n",
        "\n",
        "# 랜덤 포레스트 회귀 모델 학습\n",
        "model_rf = RandomForestRegressor(random_state=1)\n",
        "model_rf.fit(X_train, y_train)\n",
        "\n",
        "# 예측 및 성능 평가\n",
        "y_pred_rf = model_rf.predict(X_test)\n",
        "mse_rf = mean_squared_error(y_test, y_pred_rf)\n",
        "\n",
        "# 결과 출력\n",
        "mse_rf"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "execution_count": null,
      "metadata": {
        "colab": {
          "base_uri": "https://localhost:8080/"
        },
        "id": "TTcnDA1fsJHS",
        "outputId": "b9ec4a18-2816-4699-b389-42760a84395b"
      },
      "outputs": [
        {
          "name": "stderr",
          "output_type": "stream",
          "text": [
            "/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/sklearn/base.py:439: UserWarning: X does not have valid feature names, but RandomForestRegressor was fitted with feature names\n",
            "  warnings.warn(\n"
          ]
        },
        {
          "data": {
            "text/plain": [
              "array([11.60856234])"
            ]
          },
          "execution_count": 6,
          "metadata": {},
          "output_type": "execute_result"
        }
      ],
      "source": [
        "a = [15, 10, 3, 5]\n",
        "result = model_rf.predict([a])\n",
        "result"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "execution_count": null,
      "metadata": {
        "id": "U78fvBv9uW27"
      },
      "outputs": [],
      "source": [
        "import tkinter as tk\n",
        "from tkinter.scrolledtext import ScrolledText\n",
        "\n",
        "def generate_recipe():\n",
        "    text = f\"\"\"개월 수 : {month_entry.get()}\n",
        "알레르기 정보 : {allergy_entry.get()}\n",
        "집에 있는 재료 : {ingredients_entry.get()}\n",
        "기타 사항 : {other_entry.get()}\"\"\"\n",
        "\n",
        "    completion = client.chat.completions.create(\n",
        "  model=\"gpt-3.5-turbo\",\n",
        "  messages=[\n",
        "    {\"role\": \"system\", \"content\": system},\n",
        "    {\"role\": \"user\", \"content\": text + \"\\n부가적인 설명 없이, 메뉴 이름과 탄단지, 재료, 간단한 레시피만 적어줘.\"}\n",
        "  ]\n",
        ")\n",
        "\n",
        "    output_text.delete(1.0, tk.END)\n",
        "    output_text.insert(tk.INSERT, completion.choices[0].message.content)\n",
        "\n",
        "root = tk.Tk()\n",
        "root.title(\"Baby Food Recipe Generator\")\n",
        "\n",
        "tk.Label(root, text=\"개월 수:\").grid(row=0, column=0)\n",
        "month_entry = tk.Entry(root)\n",
        "month_entry.grid(row=0, column=1)\n",
        "\n",
        "tk.Label(root, text=\"알레르기 정보:\").grid(row=1, column=0)\n",
        "allergy_entry = tk.Entry(root)\n",
        "allergy_entry.grid(row=1, column=1)\n",
        "\n",
        "tk.Label(root, text=\"집에 있는 재료:\").grid(row=2, column=0)\n",
        "ingredients_entry = tk.Entry(root)\n",
        "ingredients_entry.grid(row=2, column=1)\n",
        "\n",
        "tk.Label(root, text=\"기타 사항:\").grid(row=3, column=0)\n",
        "other_entry = tk.Entry(root)\n",
        "other_entry.grid(row=3, column=1)\n",
        "\n",
        "generate_button = tk.Button(root, text=\"레시피 생성\", command=generate_recipe)\n",
        "generate_button.grid(row=4, column=0, columnspan=2)\n",
        "\n",
        "tk.Label(root, text=\"추천 레시피:\").grid(row=5, column=0)\n",
        "output_text = ScrolledText(root, height=10, width=50)\n",
        "output_text.grid(row=5, column=1, columnspan=2)\n",
        "\n",
        "root.mainloop()"
      ]
    }
  ],
  "metadata": {
    "colab": {
      "provenance": []
    },
    "kernelspec": {
      "display_name": "Python 3 (ipykernel)",
      "language": "python",
      "name": "python3"
    },
    "language_info": {
      "codemirror_mode": {
        "name": "ipython",
        "version": 3
      },
      "file_extension": ".py",
      "mimetype": "text/x-python",
      "name": "python",
      "nbconvert_exporter": "python",
      "pygments_lexer": "ipython3",
      "version": "3.11.5"
    }
  },
  "nbformat": 4,
  "nbformat_minor": 0
}