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河北2025自考[生物医药数据科学]机器学习与药物发现考前冲刺练习题

一、单选题（每题2分，共20题）

1.在机器学习模型中，用于衡量模型预测值与真实值之间差异的指标是？

A.相关系数

B.均方误差

C.决策树

D.神经网络

2.生物医药领域常用的特征选择方法不包括？

A.递归特征消除（RFE）

B.LASSO回归

C.主成分分析（PCA）

D.决策树特征重要性

3.在药物发现中，虚拟筛选的主要目的是？

A.增加样本量

B.减少实验成本

C.提高模型精度

D.优化模型参数

4.以下哪种算法不属于监督学习？

A.支持向量机（SVM）

B.K近邻（KNN）

C.K-means聚类

D.逻辑回归

5.生物活性数据常用的量化指标是？

A.ROC曲线

B.IC50值

C.决策树深度

D.均方误差

6.在药物重定位中，常用的分子指纹技术是？

A.卷积神经网络（CNN）

B.图神经网络（GNN）

C.线性回归

D.朴素贝叶斯

7.机器学习在药物代谢动力学（PK）建模中的应用主要解决？

A.数据稀疏性

B.模型可解释性

C.预测准确性

D.计算效率

8.在处理生物序列数据时，常用的特征工程方法不包括？

A.滑动窗口

B.特征编码

C.卷积神经网络

D.决策树集成

9.生物医药领域常用的集成学习方法是？

A.朴素贝叶斯

B.随机森林

C.逻辑回归

D.K近邻

10.在药物研发中，QSPR模型的构建主要依赖？

A.数据量

B.模型复杂度

C.特征选择

D.预测速度

二、多选题（每题3分，共10题）

1.机器学习在药物发现中的主要应用场景包括？

A.虚拟筛选

B.药物重定位

C.活性预测

D.疾病诊断

2.特征工程在生物医药数据中的作用是？

A.提高模型精度

B.减少噪声干扰

C.增加数据量

D.增强模型可解释性

3.生物活性数据的常用预处理方法包括？

A.对数转换

B.标准化

C.稀疏化

D.缺失值填充

4.机器学习模型在药物研发中的局限性包括？

A.数据稀疏性

B.模型可解释性差

C.预测准确性低

D.计算效率低

5.虚拟筛选的常用方法包括？

A.分子对接

B.3D-QSAR

C.机器学习模型

D.高通量筛选

6.生物序列数据的特征提取方法包括？

A.滑动窗口

B.神经网络

C.卷积神经网络

D.递归神经网络

7.集成学习方法的优势包括？

A.提高模型稳定性

B.增强预测准确性

C.降低过拟合风险

D.减少计算成本

8.药物代谢动力学（PK）建模的常用方法包括？

A.随机森林

B.机器学习回归

C.线性回归

D.深度学习模型

9.生物医药数据的特点包括？

A.高维度

B.小样本

C.异构性

D.动态性

10.机器学习在疾病诊断中的应用包括？

A.疾病分类

B.风险预测

C.早期筛查

D.治疗方案推荐

三、判断题（每题2分，共10题）

1.机器学习模型在药物发现中可以完全替代实验验证。（×）

2.特征选择可以提高模型的泛化能力。（√）

3.虚拟筛选可以完全替代高通量筛选。（×）

4.生物活性数据通常使用IC50值进行量化。（√）

5.机器学习模型在药物代谢动力学（PK）建模中可以完全替代传统方法。（×）

6.分子指纹技术可以完全描述分子的三维结构。（×）

7.集成学习方法可以提高模型的鲁棒性。（√）

8.生物序列数据通常使用滑动窗口进行特征提取。（√）

9.机器学习模型在疾病诊断中可以完全替代临床医生。（×）

10.QSPR模型的构建不需要考虑特征选择。（×）

四、简答题（每题5分，共4题）

1.简述机器学习在虚拟筛选中的应用及其优势。

2.解释特征工程在生物医药数据中的作用。

3.比较虚拟筛选和高通量筛选的优缺点。

4.简述机器学习在药物重定位中的应用及其挑战。

五、论述题（每题10分，共2题）

1.结合河北生物医药产业发展现状，论述机器学习在药物发现中的重要性及未来趋势。

2.分析生物医药数据的特点，并探讨机器学习在处理这类数据时面临的挑战及解决方案。

答案与解析

一、单选题答案

1.B

2.C

3.B

4.C

5.B

6.B

7.C

8.D

9.B

10.A

解析：

1.均方误差（MSE）是衡量模型预测值与真实值差异的常用指标，因此选B。

2.主成分分析（PCA）是降维方法，不属于特征选择，因此选C。

3.虚拟筛选的主要目的是通过计算方法筛选候选药物，降低实验成本，因此选B。

4.K-means聚类