面试题：Ruby 集成机器学习算法的模型训练与调优

1. 选择库及原因

在 Ruby 中实现线性回归，可选用 scikit - learn 的 Ruby 包装器 scikit - learn - rb。原因如下：

熟悉度：scikit - learn 是 Python 中广泛使用且成熟的机器学习库，其 Ruby 包装器在功能和使用方式上与之相似，对于熟悉 scikit - learn 的开发者易于上手。
功能丰富：它提供了丰富的机器学习算法和工具，包括线性回归模型，并且有完善的模型评估、数据预处理等功能，能满足项目不同阶段的需求。

2. 实现简单线性回归模型

假设数据集已加载为 X（特征矩阵）和 y（目标变量），代码示例如下：

require 'scikit - learn - rb'

# 加载数据
# 假设 X 是特征矩阵，y 是目标变量（房价）
# 这里省略实际数据加载代码

# 创建线性回归模型
linear_regression = ScikitLearn::LinearModel::LinearRegression.new

# 训练模型
linear_regression.fit(X, y)

3. 处理过拟合和欠拟合问题

过拟合：
- 增加数据：收集更多的房价数据样本，使模型能够学习到更具泛化性的模式，而不是过度拟合训练数据中的噪声。
- 正则化：使用正则化方法，如在 scikit - learn - rb 的线性回归中，可以通过设置 alpha 参数来进行岭回归（L2 正则化）或套索回归（L1 正则化）。例如，使用岭回归：

ridge_regression = ScikitLearn::LinearModel::Ridge.new(alpha: 0.1)
ridge_regression.fit(X, y)

特征选择：减少不相关或冗余的特征。可以使用特征选择方法，如计算特征与目标变量的相关性，去除相关性低的特征，降低模型复杂度。
欠拟合：
- 增加特征：添加更多相关特征，让模型有更多信息可学习。例如，在房价预测中，可以增加房屋面积、房间数量、周边设施等特征。
- 使用更复杂模型：如果简单线性回归模型欠拟合，可以尝试使用多项式回归，将特征进行多项式变换，增加模型复杂度。

from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures
poly = PolynomialFeatures(degree = 2)
X_poly = poly.fit_transform(X)
poly_linear_regression = ScikitLearn::LinearModel::LinearRegression.new
poly_linear_regression.fit(X_poly, y)

4. 使用交叉验证优化模型参数

以 scikit - learn - rb 为例，使用 GridSearchCV 进行交叉验证和参数调优：

require 'scikit - learn - rb'

# 创建线性回归模型
linear_regression = ScikitLearn::LinearModel::LinearRegression.new

# 定义参数网格
param_grid = {
  'fit_intercept': [true, false],
  'normalize': [true, false]
}

# 使用 GridSearchCV 进行交叉验证和参数调优
grid_search = ScikitLearn::ModelSelection::GridSearchCV.new(
  estimator: linear_regression,
  param_grid: param_grid,
  cv: 5
)

grid_search.fit(X, y)

# 输出最佳模型和最佳参数
puts "Best model: #{grid_search.best_estimator_}"
puts "Best parameters: #{grid_search.best_params_}"

在上述代码中，GridSearchCV 会尝试 param_grid 中定义的不同参数组合，使用 5 折交叉验证评估每个组合的性能，最终返回最佳参数组合对应的模型。

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面试题：Ruby 集成机器学习算法的模型训练与调优

知识考点

面试题答案

1. 选择库及原因

2. 实现简单线性回归模型

3. 处理过拟合和欠拟合问题

4. 使用交叉验证优化模型参数