回想一下，scikit-learn 提供一個可重複的工作流程，讓你在遇到新資料時，能用監督式學習模型來預測目標變數的值。
請重新排列下方的偽程式碼，讓它正確呈現建置監督式學習模型並進行預測的流程。
本練習屬於課程
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本章將介紹分類問題，並學習如何用監督式學習技術來解題。你會學到如何將資料分成訓練集與測試集、擬合模型、進行預測，以及評估準確率。你也會了解模型複雜度與效能之間的關係，並把所學應用到顧客流失資料集上，為電信公司客戶分類其流失狀態。
當前練習
本章將介紹迴歸，並使用廣告支出資料集建立模型來預測銷售額。你會學到線性迴歸的運作機制，以及常見的效能指標，如 R-squared 與均方根誤差。你也會進行 k 折交叉驗證，並在迴歸模型上套用正規化來降低過度擬合的風險。
在訓練好模型之後，接下來你將學習如何評估它們。本章會介紹多種評估指標，以及使用 scikit-learn 進行分類模型效能分析的視覺化技巧。你也會學到如何透過超參數調校來最佳化分類與迴歸模型。
學習如何補齊遺漏值、將類別資料轉換為數值、縮放資料、同時評估多個監督式學習模型，並建立管線來簡化你的工作流程！
