数据的多样性和质量对系统的效果有很大影响，因此需要选择合适的数据源，并确保数据集经过清洗和预处理。常见的机器学习算法有决策树、神经网络、支持向量机等。评估指标可以是准确率、召回率、F1值等。监控可以及时发现模型的性能问题和异常情况，并及时进行修复和更新。
要建立一个高效的智能系统，可以按照以下步骤进行：
1. 定义目标：确定智能系统的具体目标和用途，这有助于明确方向和设定衡量成功的标准。
2. 收集数据：收集与智能系统目标相关的数据。数据的多样性和质量对系统的效果有很大影响，因此需要选择合适的数据源，并确保数据集经过清洗和预处理。
3. 选择合适的算法：根据目标和数据特征选择合适的算法。常见的机器学习算法有决策树、神经网络、支持向量机等。根据不同的情况，可以选择单一算法或者多种算法的组合。
4. 训练模型：使用已有的数据集对选定的算法进行训练。通过训练，模型将学习到数据的模式，并可以用于后续的预测和决策。
5. 评估和优化：使用测试集对训练得到的模型进行评估。评估指标可以是准确率、召回率、F1值等。如果模型效果不理想，可以通过调整算法参数、增加训练数据量等方式进行优化。
6. 部署和监控：将训练好的模型部署到实际应用环境中，并进行监控。监控可以及时发现模型的性能问题和异常情况，并及时进行修复和更新。
7. 持续改进：智能系统是一个不断学习和改进的过程，需要根据实际情况不断收集和更新数据，调整模型参数，以及优化算法设计，以实现持续的精确度提升和功能扩展。