面试题：Ruby在数据科学中构建机器学习模型的实践

1. 数据集预处理

数据读取：假设数据存储在CSV文件中，使用csv库读取数据。
数据清洗：检查数据中是否存在缺失值，如果有，可以使用均值、中位数等方法填充。对于房屋面积与价格数据，缺失值可能会影响模型准确性。
数据转换：将数据转换为适合模型输入的格式，比如将房屋面积和价格转换为数值类型。

2. 模型训练过程

导入必要的库：使用scikit - learn - rb库，导入线性回归模型相关的类。
划分数据集：将数据集划分为训练集和测试集，通常按照一定比例（如80%训练集，20%测试集）划分，以评估模型的泛化能力。
训练模型：使用训练集数据对线性回归模型进行训练，即找到最佳的模型参数（权重和截距），使得模型预测值与真实值之间的误差最小。

3. 模型评估指标的选择与计算

选择指标：常用的评估线性回归模型的指标有均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）等。
计算指标：
- 均方误差（MSE）：计算预测值与真实值之间误差的平方的平均值。
- 均方根误差（RMSE）：MSE的平方根，它与数据具有相同的量纲，更直观地反映预测值与真实值的平均误差。
- 平均绝对误差（MAE）：计算预测值与真实值之间误差的绝对值的平均值。

4. 完整代码实现

require 'csv'
require'scikit - learn - rb'

# 数据读取与预处理
data = []
CSV.foreach('house_data.csv', headers: true) do |row|
  area = row['area'].to_f
  price = row['price'].to_f
  data << [area, price]
end

X = data.map { |d| d[0] }.to_a
y = data.map { |d| d[1] }.to_a

# 划分数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size: 0.2)

# 模型训练
model = LinearRegression.new
model.fit(X_train, y_train)

# 模型预测
y_pred = model.predict(X_test)

# 模型评估
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
rmse = Math.sqrt(mse)
mae = mean_absolute_error(y_test, y_pred)

puts "均方误差（MSE）: #{mse}"
puts "均方根误差（RMSE）: #{rmse}"
puts "平均绝对误差（MAE）: #{mae}"

请注意，上述代码中的house_data.csv为假设的存储房屋面积与价格数据的CSV文件，实际使用时需根据真实数据文件路径调整。并且，scikit - learn - rb库的使用可能需要根据其具体文档进行细微调整以确保代码的兼容性。

面试题：Ruby在数据科学中构建机器学习模型的实践

知识考点

面试题答案

1. 数据集预处理

2. 模型训练过程

3. 模型评估指标的选择与计算

4. 完整代码实现