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2025年CatBoost模型实战试卷

考试时间：______分钟总分：______分姓名：______

一、选择题

1.CatBoost模型的核心优势之一是其对异常值具有较好的鲁棒性，这是主要通过以下哪种机制实现的？（）

A.数据增强（DataAugmentation）

B.聚合顺序优化（AggregationOrderOptimization）

C.袋装算法（Bagging）

D.正则化项

2.在CatBoost模型训练中，参数`border_count`主要控制的是？（）

A.总的迭代次数

B.单个叶子节点中允许的最大特征数量

C.分裂特征时考虑的阈值数量

D.学习率的大小

3.CatBoost模型在处理表格数据时，对于类别型特征，其内部通常采用什么策略进行处理？（）

A.直接使用one-hot编码

B.将类别映射为连续的数值

C.使用树结构直接处理类别标签

D.需要用户手动进行特征编码

4.如果希望在CatBoost模型训练过程中加入对特征的交叉验证，以评估特征的重要性或进行特征选择，应使用哪个参数？（）

A.`use_best_model`

B.`early_stopping_rounds`

C.`eval_metric`

D.`use_feature_importances`

5.CatBoost模型默认使用哪种优化器来求解损失函数？（）

A.梯度下降（GradientDescent）

B.牛顿法（NewtonsMethod）

C.L-BFGS

D.自适应学习率优化器（如Adam）

二、填空题

6.CatBoost模型在每次迭代中，会尝试优化分裂节点的顺序，以减少预测误差，这种机制称为________。

7.在CatBoost中，参数`learning_rate`控制了每棵树对最终结果的贡献程度，较大的学习率可能导致模型训练不稳定，此时通常会配合________参数使用，通过多次迭代同一数据来逐步收敛。

8.CatBoost模型支持并行学习，可以通过设置参数`rsm`（随机子采样比例）来随机选择一部分数据用于构建每棵树的节点，这有助于提高模型的泛化能力，同时`rsm`参数的值通常建议设置为________。

9.当使用CatBoost进行回归任务时，常用的损失函数包括MAE（平均绝对误差）和RMSE（均方根误差），如果希望模型更加关注较大的误差，可以考虑使用________损失函数。

10.CatBoost模型提供了一个内置的内置特征重要性评估方法，通过`Shap_values`参数可以获取特征重要性信息，这对于理解模型决策过程非常有帮助。

三、判断题

11.CatBoost模型在训练时必须提供验证集来提前停止迭代，否则模型可能会过拟合。（）

12.CatBoost模型的`L2_leaf_reg`参数类似于其他梯度提升树模型中的`alpha`参数，用于控制L2正则化强度。（）

13.使用CatBoost模型时，无需进行特征工程，因为模型能够自动学习特征之间的复杂交互。（）

14.CatBoost模型在处理稀疏数据时表现不佳，因此不适用于具有大量缺失值或类别特征的数据集。（）

15.CatBoost模型能够原生处理图像或文本数据，无需进行任何预处理。（）

四、简答题

16.请简述CatBoost模型中“聚合顺序优化”机制的基本原理及其带来的好处。

17.在使用CatBoost模型进行分类任务时，如果发现模型对某些类别预测效果较差，可以采取哪些策略来改善模型的性能？

18.请描述在使用CatBoost模型进行特征选择时，如何利用特征重要性信息来指导特征选择过程。

19.当你使用CatBoost模型处理一个包含大量类别特征的数据集时，除了使用CatBoost自带的类别特征处理能力外，你还可以采取哪些数据预处理步骤来进一步提高模型的性能？

20.在实际应用中，如何平衡CatBoost模型的训练速度和预测精度？可以调整哪些参数来达到这种平衡？

试卷答案

一、选择题

1.B

2.C

3.C

4.D

5.D

二、填空题

6.聚合顺序优化

7.early_stopping_rounds

8.0.5到1.0

9.Huber

10.Shap_values

三、判断题

11.错误

12.正确

13.错误

14.错误

15.错误

四、简答题

16