選択肢2が正解です。 機械学習の主な処理手順は以下となります。 データ入手 → データ加工 → データ可視化 → アルゴリズム選択 → 学習プロセス → 精度評価 → 試験運用 → 結果利用 【選択肢1】 アルゴリズムは、データを入手する前に決めておくべきである。 誤った説明です。 通常はデータを入手してから、説明変数や目的変数に応じてアルゴリズムを決めます。 【選択肢2】 Matplotlibによる可視化は、学習プロセスの後の精度評価でも利用する。 正しい説明です。 精度評価の根拠を確認するために、Matplotlibを利用して可視化することがあります。 【選択肢3】 scikit-learnによる精度評価は、一度しか行えない。 誤った説明です。 精度評価は何度でも行いますし、その前のアルゴリズム選択からやり直すこともあります。 【選択肢4】 試験運用で学習モデルに問題があると分かっても、一度作成した学習モデルは変更することができないため、本番運用でも同じ学習モデルを使う必要がある。 誤った説明です。 試験運用で学習モデルに問題があると分かった場合は、ハイパーパラメータなどを調整して、学習モデルを作り直すことがあります。 （公式書籍 p.10-12）