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运用集成学习算法构建高精度预测模型对合作伙伴进行评估提高评估的准确性和泛化能力要点试题库及答案

一、单项选择题（每题2分，共10题）

1.以下哪种不属于集成学习算法？

A.随机森林B.AdaBoostC.K近邻D.GradientBoosting

答案：C

2.集成学习主要目的不包括？

A.提高准确性B.降低计算量C.增强泛化能力D.提升稳定性

答案：B

3.随机森林中决策树节点分裂依据是？

A.信息增益B.信息增益比C.基尼系数D.均方误差

答案：C

4.AdaBoost算法调整样本权重依据是？

A.分类器性能B.样本数量C.特征数量D.迭代次数

答案：A

5.集成学习中“个体学习器”要求？

A.性能相同B.性能互补C.结构相同D.无要求

答案：B

6.GradientBoosting基于什么进行迭代？

A.梯度下降B.梯度上升C.牛顿法D.拟牛顿法

答案：A

7.以下能提升集成学习泛化能力的是？

A.增加样本噪声B.减少个体学习器数量C.提高个体学习器多样性D.降低数据维度

答案：C

8.集成学习结合多个学习器的方式不包括？

A.平均法B.投票法C.串联法D.聚类法

答案：D

9.构建集成学习模型时，数据预处理不包括？

A.归一化B.特征选择C.模型训练D.数据清洗

答案：C

10.评估集成学习模型性能常用指标是？

A.准确率B.召回率C.F1值D.以上都是

答案：D

二、多项选择题（每题2分，共10题）

1.以下属于集成学习算法的有（）

A.BaggingB.BoostingC.StackingD.PCA

答案：ABC

2.集成学习提高泛化能力的途径有（）

A.增加训练数据B.提高个体学习器准确性C.增强个体学习器多样性D.增大模型复杂度

答案：ABC

3.随机森林的优点包括（）

A.抗过拟合能力强B.训练速度快C.可处理高维数据D.无需特征工程

答案：ABC

4.AdaBoost算法特点有（）

A.自适应调整样本权重B.迭代训练多个弱分类器C.对噪声敏感D.最终集成强分类器

答案：ABD

5.集成学习模型训练过程中可能用到的技术有（）

A.交叉验证B.正则化C.特征提取D.模型融合

答案：ABCD

6.影响集成学习效果的因素有（）

A.个体学习器类型B.数据分布C.学习器数量D.学习器间相关性

答案：ABCD

7.以下哪些可用于集成学习中个体学习器（）

A.决策树B.神经网络C.支持向量机D.朴素贝叶斯

答案：ABCD

8.评估合作伙伴时，集成学习模型输入特征可包含（）

A.财务数据B.市场份额C.信用记录D.员工数量

答案：ABC

9.集成学习结合个体学习器的策略有（）

A.简单平均B.加权平均C.多数表决D.少数服从多数

答案：ABC

10.为提高集成学习模型精度，可采取的措施有（）

A.优化参数B.增加数据增强C.改进特征工程D.更换学习器

答案：ABCD

三、判断题（每题2分，共10题）

1.集成学习一定能提升所有模型的性能。（×）

2.随机森林中树的数量越多，模型性能一定越好。（×）

3.AdaBoost算法中弱分类器性能不能太差。（√）

4.集成学习只能用于分类问题，不能用于回归问题。（×）

5.个体学习器之间相关性越高，集成效果越好。（×）

6.构建集成学习模型不需要对数据进行预处理。（×）

7.GradientBoosting是一种基于梯度提升的集成学习算法。（√）

8.评估合作伙伴只用集成学习算法就可以，无需其他方法辅助。（×）

9.集成学习模型训练时间一定比单个模型长。（×）

10.集成学习中投票法适用于所有类型的个体学习器。（√）

四、简答题（每题5分，共4题）

1.简述集成学习提高准确性和泛化能力的原理。

答案：集成学习通过结合多个个体学习器，利用个体间的差异和互补性，减少单一模型的偏差和方差。多个学习器综合结果能更准确拟合数据，不同学习器在不同数据分布上表现不同，从而提高泛化能力。

2.随机森林和AdaBoost在构建集成模型时有哪些不同？

答案：随机森林基于Bagging思想，通过对样本和特征随机采样构建多个决策树，并行训练，