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机器学习在气候变化研究中的应用及效果评估答案及析
一、单选题（共15题）
1.在气候变化研究中，以下哪项是机器学习常用的数据预处理步骤？
A.数据清洗
B.特征提取
C.时间序列分析
D.降维
答案：A
解析：在气候变化研究中，数据清洗是机器学习常用的预处理步骤，旨在去除或纠正数据集中的错误和不一致，提高后续分析的质量。
2.在评估机器学习模型在气候变化研究中的效果时，以下哪个指标通常用来衡量模型的泛化能力？
A.精确率
B.召回率
C.F1分数
D.ROC-AUC
答案：D
解析：ROC-AUC（受试者工作特征曲线下面积）是衡量模型泛化能力的重要指标，尤其在多类
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