2025年机器学习工程师考试题库（附答案和详细解析）（0817）.docxVIP

2025年机器学习工程师考试题库（附答案和详细解析）（0817）

机器学习工程师考试试卷

一、单项选择题（共10题，每题1分，共10分）

在机器学习中，用于衡量模型预测值与实际值之间差异的指标是？A.准确率B.均方误差C.相关系数D.决策树深度答案：B解析：均方误差（MSE）是衡量回归模型预测误差的常用指标，通过计算预测值与实际值差的平方和的平均值。准确率用于分类问题，相关系数衡量线性关系强度，决策树深度是模型结构参数，均与误差衡量无关。

下列哪种算法属于监督学习？A.K-Means聚类B.主成分分析C.支持向量机D.神经网络答案：C解析：支持向量机（SVM）通过学习数据的有监督特征进行分类或回归，属于监督学习。K-Means和主成分分析是无监督学习，神经网络可应用于监督/无监督学习。

在特征工程中，对类别特征进行数值化处理的方法是？A.标准化B.One-Hot编码C.归一化D.PCA降维答案：B解析：One-Hot编码将类别特征转化为二进制矩阵，适用于分类变量。标准化/归一化是数值特征缩放方法，PCA是降维技术。

下列哪种模型适合处理非线性关系？A.线性回归B.逻辑回归C.决策树D.K近邻答案：C解析：决策树通过多级分裂处理非线性关系，而线性回归/逻辑回归假设线性关系，K近邻通过距离度量非线性模式。

在交叉验证中，k折交叉验证的正确操作是？A.将数据随机分为k份，每次用k-1份训练，1份测试B.将数据按比例分为训练集和测试集C.将数据按类别均匀分配后进行验证D.仅用最大样本量进行单次训练答案：A解析：k折交叉验证将数据均分为k份，轮流作为测试集，其余作为训练集，能更全面评估模型泛化能力。

下列哪种损失函数适用于逻辑回归？A.均方误差B.HingeLossC.交叉熵损失D.L1正则化答案：C解析：逻辑回归使用交叉熵损失函数计算分类误差，均方误差用于回归，HingeLoss用于SVM，L1是正则化方法。

在神经网络中，用于防止过拟合的技术是？A.批归一化B.DropoutC.数据增强D.Momentum优化答案：B解析：Dropout通过随机禁用神经元来减少模型对特定特征依赖，有效防止过拟合。批归一化是加速训练的技术，数据增强是数据扩充方法，Momentum是优化器参数。

下列哪种模型属于集成学习方法？A.朴素贝叶斯B.随机森林C.K-MeansD.线性判别分析答案：B解析：随机森林通过组合多个决策树预测结果实现集成学习。朴素贝叶斯是分类算法，K-Means是无监督聚类，LDA是降维方法。

在特征选择中，基于树模型特征重要性的方法是？A.Lasso回归B.决策树权重C.相关性分析D.互信息答案：B解析：决策树模型可输出特征重要性评分，通过分裂增益等指标评估特征贡献。Lasso是正则化方法，相关性分析/互信息是特征相关度评估。

在梯度下降法中，学习率过大的问题是？A.收敛速度慢B.容易陷入局部最优C.可能导致发散D.减少模型复杂度答案：C解析：学习率过大时，参数更新幅度过大可能导致损失函数震荡甚至发散，无法收敛。过小则收敛慢，易陷入局部最优。

二、多项选择题（共10题，每题2分，共20分）

下列哪些属于常见机器学习评估指标？A.精确率B.F1分数C.AUC值D.决策树深度答案：ABC解析：精确率、F1分数、AUC值都是分类模型常用评估指标。决策树深度是模型结构参数，非评估指标。

下列哪些属于监督学习算法？A.线性回归B.决策树C.K-Means聚类D.支持向量机答案：ABD解析：线性回归、决策树、支持向量机都需要有标签数据进行训练，属于监督学习。K-Means是无监督聚类算法。

在特征工程中，以下哪些属于数据预处理步骤？A.数据清洗B.特征编码C.特征缩放D.模型调参答案：ABC解析：数据清洗（处理缺失值/异常值）、特征编码（如One-Hot）、特征缩放（标准化/归一化）都是预处理步骤。模型调参属于模型优化阶段。

下列哪些模型可以处理高维数据？A.线性回归B.LDA降维C.支持向量机D.决策树答案：CD解析：支持向量机和决策树能有效处理高维数据，尤其当维度超过样本量时。线性回归在高维下易过拟合，LDA是降维技术。

在交叉验证中，常见的方法包括？A.k折交叉验证B.留一交叉验证C.时间序列交叉验证D.单次训练验证答案：ABC解析：k折交叉验证、留一交叉验证、时间序列交叉验证都是标准交叉验证方法，单次训练验证非规范方法。

下列哪些属于集