1、多选题：
房价预测模型是典型的（）
选项：
A:批量学习任务
B:回归任务
C:强化学习任务
D:监督式学习任务
答案:【批量学习任务;
回归任务;
监督式学习任务】

2、多选题：
机器学习系统启动后，需要（）
选项：
A:评估系统输入数据的质量。
B:定期使用新数据训练模型。
C:评估系统性能，需要对预测值采样并进行评估。
D:编写监控代码，以定期检查系统的实时性能，在性能发生下降时触发报警。
答案:【评估系统输入数据的质量。;
定期使用新数据训练模型。;
评估系统性能，需要对预测值采样并进行评估。;
编写监控代码，以定期检查系统的实时性能，在性能发生下降时触发报警。】

3、判断题：
回归问题的典型性能衡量指标是均方根误差（）
选项：
A:错
B:对
答案:【对】

4、判断题：
一个序列的数据处理组件称为一个数据流水线。（）
选项：
A:错
B:对
答案:【对】

5、判断题：
数据可视化是数据探索的方法之一。（）
选项：
A:错
B:对
答案:【对】

6、判断题：
流水线的组件通常是同步运行。（）
选项：
A:对
B:错
答案:【错】

智慧树机器学习实战——基于Scikit-Learn

机器学习是人工智能领域的重要分支，其应用已经渗透到各个领域，包括自然语言处理、图像处理、生物信息学等领域。为了能够应对日益复杂的机器学习问题，我们需要使用强大的工具和框架。Scikit-Learn是一个Python机器学习库，它提供了大量的算法和工具，可以快速地构建和调试机器学习模型。在本文中，我们将介绍Scikit-Learn的一些基本概念和用法，并演示如何使用Scikit-Learn构建简单的机器学习模型。

Scikit-Learn简介

Scikit-Learn是一个Python机器学习库，它建立在NumPy、SciPy和Matplotlib之上，提供了在Python中进行机器学习和数据挖掘所需要的基本工具。Scikit-Learn包含了大量的经典机器学习算法，包括回归、分类、聚类、降维等算法，同时也包含了一些数据预处理和模型评估的工具。

Scikit-Learn的设计目标是简单、高效和易扩展。它使用简单的API提供了大量的功能，并且具有良好的性能。此外，Scikit-Learn还支持并行计算、交叉验证和管道等高级功能，方便用户进行模型选择和调试。

Scikit-Learn的基本概念

在使用Scikit-Learn进行机器学习之前，我们需要了解一些基本概念。

数据集

在机器学习中，我们使用数据集来训练和测试模型。数据集通常由输入和输出组成，其中输入通常称为特征，输出通常称为标签。数据集分为训练集和测试集两部分，训练集用于训练模型，测试集用于测试模型的性能。

模型

模型是机器学习的核心，它用于从输入数据中学习规律，并对未知数据进行预测。模型可以是线性模型、非线性模型、树模型、神经网络等。在Scikit-Learn中，我们可以使用已经实现的经典算法，也可以自己定义模型。

损失函数

损失函数用于衡量模型预测结果与真实结果之间的差异。在训练过程中，我们通常使用损失函数来衡量模型的性能，并使用优化算法来最小化损失函数。

评估指标

评估指标用于衡量模型的性能。在分类问题中，我们通常使用准确率、精确率、召回率和F1值等指标来评估模型。在回归问题中，我们通常使用均方误差、均方根误差和R平方等指标来评估模型。

交叉验证

交叉验证是一种模型评估方法，它将数据集划分成若干个互不重叠的子集，每次使用其中的一部分作为验证集，其余部分作为训练集。交叉验证可以帮助我们更准确地评估模型的性能。

Scikit-Learn的应用

接下来，我们将演示如何使用Scikit-Learn进行机器学习模型的构建和调试。

数据集的加载和预处理

在使用Scikit-Learn进行机器学习之前，我们需要加载和预处理数据集。Scikit-Learn提供了许多常用的数据集，如鸢尾花数据集、波士顿房价数据集、手写数字数据集等。这些数据集被存储在Scikit-Learn的datasets模块中。

以下是加载鸢尾花数据集的代码：

我们可以使用numpy数组或pandas数据框来存储特征和标签。在加载数据集之后，我们通常需要对数据集进行预处理，包括数据清洗、缺失值填充、特征提取、特征缩放等。在Scikit-Learn中，我们可以使用数据预处理模块来完成这些任务。以下是对鸢尾花数据集进行特征缩放的代码：

标准化特征可以将特征缩放成均值为0、方差为1的分布，有利于优化算法的收敛性。

模型的训练和预测

在预处理数据集后，我们可以使用Scikit-Learn中的各种模型进行训练和预测。以下是使用K近邻算法进行分类的代码：

在上面的代码中，我们使用了KNeighborsClassifier类构建了一个K近邻分类器，并调用了fit方法对模型进行训练。然后，使用predict方法对训练集进行了预测，并将预测结果存储在y_pred变量中。

模型的评估和调试

使用交叉验证可以帮助我们更准确地评估模型的性能。以下是10折交叉验证的代码：

在上面的代码中，我们使用了cross_val_score函数对模型进行了10折交叉验证，并计算了模型的准确率的均值和标准差。

有时候，我们需要对模型进行调试，以提高模型的性能。Scikit-Learn提供了GridSearchCV和RandomizedSearchCV工具，可以帮助我们进行参数调优。以下是使用GridSearchCV对K近邻算法进行参数调优的代码：

在上面的代码中，我们使用了GridSearchCV类对K近邻算法的n_neighbors参数进行了调优，并使用10折交叉验证来评估模型性能。调用fit方法进行训练后，我们可以使用best_params_属性获取最优参数值。

总结

Scikit-Learn是一个功能强大、易于使用、高效的Python机器学习库，它提供了大量的算法和工具，支持各种常见的机器学习任务。在使用Scikit-Learn进行机器学习时，我们需要了解一些基本概念，如数据集、模型、损失函数、评估指标和交叉验证等。我们可以使用Scikit-Learn的预处理模块对数据集进行预处理，使用各种模型进行训练和预测，使用交叉验证评估模型性能，使用GridSearchCV和RandomizedSearchCV工具进行参数调优。Scikit-Learn是Python机器学习领域的重要工具之一，值得深入学习和使用。