应用迁移学习技术将其他相关领域的知识和模型迁移到售前客户流失预测中解决数据不足或特征差异问题提高模型的预测性能与泛化能力为流失风险评估提供新的技术手段要点试题库及答案.docVIP

应用迁移学习技术将其他相关领域的知识和模型迁移到售前客户流失预测中解决数据不足或特征差异问题提高模型的预测性能与泛化能力为流失风险评估提供新的技术手段要点试题库及答案

一、单项选择题（每题2分，共10题）

1.迁移学习主要解决什么问题？

A.数据过多

B.数据不足或特征差异

C.模型训练慢

答案：B

2.售前客户流失预测中应用迁移学习目的不包括？

A.提高预测性能

B.增加数据量

C.降低模型复杂度

答案：C

3.迁移学习将什么迁移到目标任务？

A.其他领域知识和模型

B.目标领域知识

C.全新算法

答案：A

4.以下哪种不属于迁移学习能提升的能力？

A.泛化能力

B.数据清洗能力

C.预测性能

答案：B

5.迁移学习在客户流失预测中为流失风险评估带来了？

A.新的业务流程

B.新的技术手段

C.新的客户群体

答案：B

6.对于数据量少的售前客户流失预测，迁移学习可？

A.直接放弃预测

B.迁移知识辅助预测

C.只调整模型结构

答案：B

7.迁移学习能改善因特征差异导致的？

A.模型性能下降

B.数据采集困难

C.客户沟通不畅

答案：A

8.迁移学习在该场景中目标是？

A.降低客户满意度

B.提高模型效果

C.减少业务环节

答案：B

9.利用迁移学习能将相关领域知识迁移到？

A.售后客户维护

B.售前客户流失预测

C.产品研发

答案：B

10.迁移学习技术对售前客户流失预测模型泛化能力的影响是？

A.降低

B.无影响

C.提高

答案：C

二、多项选择题（每题2分，共10题）

1.迁移学习在售前客户流失预测中的作用有（）

A.解决数据不足问题

B.提升模型泛化能力

C.解决特征差异问题

D.增加客户数量

答案：ABC

2.以下哪些属于迁移学习可迁移的内容（）

A.模型参数

B.特征表示

C.算法流程

D.业务规则

答案：AB

3.售前客户流失预测数据不足时，迁移学习可从哪些方面助力（）

A.引入相关领域数据

B.照搬其他领域模型

C.调整目标模型结构

D.优化数据标注流程

答案：AC

4.迁移学习提高模型预测性能的方式有（）

A.利用已有知识

B.减少模型训练次数

C.改善特征提取

D.降低数据质量要求

答案：AC

5.迁移学习为售前客户流失风险评估带来的好处有（）

A.新的评估思路

B.提高评估准确性

C.改变评估指标

D.加快评估速度

答案：AB

6.关于迁移学习在该场景下的说法正确的是（）

A.可跨越不同领域迁移

B.只适用于大数据场景

C.能增强模型适应性

D.不需要目标领域数据

答案：AC

7.迁移学习中可能涉及到的操作有（）

A.模型微调

B.数据融合

C.特征匹配

D.算法重选

答案：ABC

8.迁移学习对售前客户流失预测模型泛化能力提升途径有（）

A.学习其他领域共性

B.减少目标数据依赖

C.增加模型复杂度

D.改进模型训练方法

答案：ABD

9.应用迁移学习技术在该场景的优势包括（）

A.节省数据收集成本

B.提高模型训练效率

C.提升模型解释性

D.更好应对复杂业务

答案：ABD

10.为更好应用迁移学习到售前客户流失预测，需要考虑（）

A.领域相关性

B.模型兼容性

C.数据安全性

D.业务可操作性

答案：ABCD

三、判断题（每题2分，共10题）

1.迁移学习不能应用到售前客户流失预测中。（×）

2.迁移学习主要是把目标领域知识迁移到其他领域。（×）

3.利用迁移学习能完全解决数据不足问题。（×）

4.迁移学习可以提升售前客户流失预测模型的泛化能力。（√）

5.在该场景中，迁移学习只能迁移模型结构。（×）

6.迁移学习为售前客户流失风险评估提供新思路。（√）

7.应用迁移学习不需要考虑领域之间的相关性。（×）

8.迁移学习能提高售前客户流失预测模型的预测性能。（√）

9.迁移学习在数据量充足时效果更好。（×）

10.迁移学习不能改善因特征差异带来的问题。（×）

四、简答题（每题5分，共4题）

1.简述迁移学习在解决售前客户流失预测数据不足问题上的思路。

答案：迁移学习可从相关领域引入知识和模型。分析相关领域与售前客户流失预测的联系，将其有效特征、模型参数等迁移过来，结合少量目标数据微调模型，辅助解决数据不足难题。

2.说明迁移学习如何提高售前客户流失预测模型的泛化能力。

答案：通过学习其他领域共性知识，减少对目标数据的过度依赖。利用相关领域数据增强模型对不同情况的适应性，改进训练方法使模型学到更通用特征，从而提升泛化能力