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机器学习模型题库及答案

单项选择题（每题2分，共20分）

1.下列哪种方法不属于监督学习？

A.决策树

B.K-means聚类

C.线性回归

D.逻辑回归

2.交叉验证的主要目的是？

A.提高模型复杂度

B.减少过拟合

C.增加数据量

D.加快训练速度

3.以下哪个不是常用的评价指标？

A.准确率

B.F1分数

C.R2值

D.AUC

4.决策树容易过拟合的原因是？

A.叶片过多

B.特征选择不当

C.数据量不足

D.树的深度不够

5.支持向量机（SVM）的主要思想是？

A.寻找最大间距超平面

B.最小二乘法拟合

C.距离最近点最近

D.神经网络激活

6.以下哪个是集成学习方法？

A.朴素贝叶斯

B.随机森林

C.K近邻

D.线性判别分析

7.过拟合的解决方法不包括？

A.数据增强

B.正则化

C.降低模型复杂度

D.增加训练数据

8.以下哪种算法适合处理非线性关系？

A.逻辑回归

B.K-means聚类

C.神经网络

D.线性回归

9.交叉熵损失函数主要用于？

A.回归问题

B.分类问题

C.聚类问题

D.树模型

10.以下哪个是特征工程的常见方法？

A.特征选择

B.树模型剪枝

C.模型集成

D.神经网络优化

多项选择题（每题2分，共20分）

1.以下哪些是监督学习算法？

A.决策树

B.K-means聚类

C.线性回归

D.逻辑回归

2.交叉验证的常见方法包括？

A.K折交叉验证

B.留一法交叉验证

C.自举法

D.时间序列交叉验证

3.以下哪些是常用的评价指标？

A.准确率

B.F1分数

C.R2值

D.AUC

4.决策树的优势包括？

A.可解释性强

B.处理非线性关系

C.对缺失值敏感

D.训练速度快

5.支持向量机（SVM）的参数包括？

A.核函数类型

B.正则化参数C

C.数据维度

D.支持向量个数

6.以下哪些是集成学习方法？

A.随机森林

B.AdaBoost

C.GBDT

D.朴素贝叶斯

7.过拟合的解决方法包括？

A.数据增强

B.正则化

C.降低模型复杂度

D.增加训练数据

8.以下哪些算法适合处理非线性关系？

A.神经网络

B.支持向量机

C.决策树

D.线性回归

9.交叉熵损失函数的变种包括？

A.二分类交叉熵

B.多分类交叉熵

C.Hinge损失

D.MSE损失

10.特征工程的常见方法包括？

A.特征选择

B.特征组合

C.特征缩放

D.树模型剪枝

判断题（每题2分，共20分）

1.决策树算法是无监督学习方法。（×）

2.交叉验证可以完全避免过拟合。（×）

3.准确率是分类问题最常用的评价指标。（×）

4.支持向量机（SVM）只能处理线性可分问题。（×）

5.随机森林是集成学习方法。（√）

6.正则化可以有效防止过拟合。（√）

7.神经网络适合处理高维数据。（√）

8.K近邻（KNN）算法是无监督学习方法。（×）

9.交叉熵损失函数只适用于分类问题。（√）

10.特征工程可以提高模型性能。（√）

简答题（每题5分，共20分）

1.简述过拟合和欠拟合的区别。

过拟合指模型对训练数据拟合过度，泛化能力差；欠拟合指模型过于简单，未能捕捉数据规律。

2.解释什么是交叉验证及其作用。

交叉验证通过将数据分成多个子集，轮流作为验证集，评估模型泛化能力，减少单一验证的误差。

3.支持向量机（SVM）的核心思想是什么？

SVM通过寻找最大间距超平面，将不同类别的数据分开，对非线性问题通过核函数映射到高维空间解决。

4.简述特征工程的常见方法及其作用。

特征工程包括特征选择、特征组合、特征缩放等，目的是通过转换和优化原始数据，提高模型性能。

讨论题（每题5分，共20分）

1.讨论监督学习和无监督学习的区别及其应用场景。

监督学习使用标注数据学习，适用于分类和回归问题；无监督学习处理未标注数据，用于聚类和降维，如推荐系统、社交网络分析。

2.讨论交叉验证的优缺点及其适用场景。

交叉验证优点是评估稳定，适用于小数据集；缺点是计算量大，不适用于大规模数据。适用于模型调参和性能评估。

3.讨论支持向量机（SVM）的适用场景及其局限性。

SVM适用于高维数据和小样本问题，对核函数选择敏感，计算复杂度高。不适用于大规模数据，对噪声敏感。

4.讨论特征工程的重要性及其在机器学习中的作用。

特征工程是提升模型性能的关键，通过优化数据能有效提高模型泛化能力，减少过拟合，是机器学习成功的重要环节。