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2025年人工智能工程师实战技能考核试卷

考试时间：______分钟总分：______分姓名：______

一、选择题（本大题共5小题，每小题2分，共10分。在每小题列出的四个选项中，只有一项是最符合题目要求的，请将正确选项字母填在题后的括号内。）

1.下列关于过拟合和欠拟合的描述，哪一项是正确的？

A.过拟合意味着模型对训练数据过于敏感，泛化能力差；欠拟合则表示模型过于简单，未能捕捉到数据中的基本模式。

B.过拟合总是比欠拟合更严重，因为它会导致模型在训练集和测试集上都表现不佳。

C.通过增加模型复杂度可以同时解决过拟合和欠拟合问题。

D.欠拟合的模型通常具有很高的训练误差和测试误差。

2.在进行图像分类任务时，卷积神经网络（CNN）相比于全连接神经网络（FCN）的主要优势在于：

A.CNN能够学习到更高级的语义特征，而FCN只能学习全局统计特征。

B.CNN计算量更小，因为它利用了权值共享和局部连接特性。

C.CNN天然地处理了输入数据的降维问题，而FCN需要额外的池化层。

D.CNN更容易实现并行计算，而FCN计算过程高度依赖于顺序。

3.对于自然语言处理任务，下列哪种技术通常用于将文本转换为数值向量，以便输入到机器学习模型中？

A.卷积神经网络（CNN）

B.循环神经网络（RNN）

C.词嵌入（WordEmbedding）

D.主成分分析（PCA）

4.在机器学习模型训练过程中，交叉验证的主要目的是：

A.减少模型训练所需的数据量。

B.避免使用测试集进行模型调优，从而更公平地评估模型性能。

C.自动选择最佳的模型超参数。

D.提高模型的计算效率。

5.以下哪个指标是衡量文本分类模型性能的常用指标，它表示模型正确预测为正类的样本占所有实际为正类的样本的比例？

A.精确率（Precision）

B.召回率（Recall）

C.F1分数（F1-Score）

D.AUC（AreaUndertheROCCurve）

二、填空题（本大题共5小题，每小题2分，共10分。请将答案填写在答题纸上相应的位置。）

6.在使用梯度下降法优化模型参数时，学习率是控制每一步更新幅度的关键超参数，过大的学习率可能导致模型训练过程不稳定，出现__________现象；过小的学习率则会导致收敛速度过慢。

7.决策树是一种常用的监督学习算法，它通过递归地划分特征空间来构建决策模型。在构建过程中，选择分裂点的标准之一是信息增益（InformationGain），它衡量的是划分前后数据集纯度的__________程度。

8.在使用线性回归模型进行预测时，为了消除不同特征量纲的影响，常用的数据预处理方法是__________，它将每个特征的值缩放到[0,1]或均值为0、标准差为1的范围内。

9.深度学习模型通常需要大量的训练数据才能达到良好的泛化能力。当训练数据有限时，可以采用__________技术来模拟多个不同的训练集，从而提高模型的鲁棒性和泛化性能。

10.在处理不平衡数据集时，例如在欺诈检测中正类样本远少于负类样本，简单的分类指标（如准确率）可能无法真实反映模型性能。此时，可以采用__________、过采样或欠采样等方法来平衡数据，并使用__________等指标来更全面地评估模型。

三、编程实现题（本大题共2小题，共30分。请根据题目要求，在答题纸上编写相应的Python代码。）

11.（15分）请使用Python和Scikit-learn库，完成以下任务：

a)加载内置的鸢尾花（Iris）数据集。

b)将数据集划分为训练集和测试集，比例分别为80%和20%，随机种子设置为42。

c)使用K近邻（KNN）分类器，其中K值设为3，对数据集进行训练。

d)在测试集上评估模型的准确率（Accuracy），并将结果打印输出。

e)（可选，加分题）尝试调整KNN分类器的K值（例如，分别取值为1,5,10），计算并比较不同K值下的准确率，简要分析K值对模型性能的影响。

12.（15分）请使用Python和PyTorch库（或TensorFlow），完成以下任务：

a)构建一个简单的全连接神经网络模型（Sequential模型），用于对二分类问题进行预测。模型结构包含一个输入层（输入特征维度为4）、一个隐藏层（包含16个神经元，激活函数为ReLU）和一个输出层（输出维度为1，激活函数为Sigmoid）。

b)（假