摘要

已完成

在此課程模組中，您已了解如何：

• 在 Azure Notebooks 中建立筆記本
• 使用 curl 將資料匯入筆記本
• 使用 Pandas 來清理和準備資料
• 使用 scikit-learn \(英文\) 來建置機器學習模型
• 使用 Matplotlib 將結果視覺化

Pandas、scikit-learn 和 Matplotlib 是全球最受歡迎的 Python 程式庫。 透過這些程式庫，您可以準備用於機器學習服務的資料、從資料建置複雜的機器學習模型，並製作輸出圖表。 Jupyter 筆記本提供使用這些程式庫的現成環境，而 Azure Notebooks 可讓您輕鬆地存取 Jupyter 筆記本，而不需要安裝任何軟體或在伺服器上設定 Jupyter 環境。

檢定您的知識

1.

在 Pandas 中使用了什麼方法匯入 CSV 檔案？ 假設 Pandas 是作為 import pandas as pd 匯入的。

pd.load_file('file.csv')

pd.read_file('file.csv')

pd.read_csv('file.csv')

2.

在將機器學習模型定型前分割資料的目的是什麼？

為了避免給予模型太多資料。

其中一個部分可用於定型，另一個部分則可用於評估模型的效能。

模型不需要太多資料。

3.

假設您已將 Matplotlib 作為 'plt' 匯入，您會在 Matplotlib 上使用何種方法來繪製橫條圖？

plt.bar(labels, values)

plt.chart(labels, values)

plt.barchart(labels, values)

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