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2025年CatBoost技术真题题库

考试时间：______分钟总分：______分姓名：______

一、选择题（请将正确选项的代表字母填入括号内）

1.CatBoost算法最初被设计的主要目的是为了改进哪些机器学习模型的性能？

A.支持向量机

B.神经网络

C.基于树的模型（如决策树、随机森林）

D.K近邻算法

2.在CatBoost中，“有序类别特征”指的是？

A.取值范围较大的数值特征

B.可以直接进行数值运算的类别特征

C.具有内在顺序关系的类别特征，例如“小-中-大”

D.取值数量非常多的类别特征

3.CatBoost内置的哪种正则化技术有助于减少模型对噪声数据的敏感度，并防止过拟合？

A.L1正则化

B.L2正则化

C.DropoutRegularization

D.EarlyStopping

4.以下哪个CatBoost的超参数主要控制模型的学习速率？

A.`depth`

B.`learning_rate`

C.`l2_leaf_reg`

D.`border_count`

5.CatBoost的`Shap_values`主要用于什么目的？

A.控制模型训练的迭代次数

B.定义类别特征的边界阈值

C.提供模型预测结果的不确定性度量

D.解释模型决策过程，分析特征重要性

6.当处理数值特征时，CatBoost与LightGBM相比，一个显著的特点是？

A.必须对数值特征进行严格的归一化处理

B.默认不对数值特征进行特殊处理

C.内置了针对数值特征的优化分裂算法

D.需要用户手动指定数值特征的区间划分

7.在CatBoost模型训练过程中，`border_count`参数主要影响？

A.树的深度

B.模型的学习率

C.类别特征分裂时的阈值数量

D.训练所需的计算线程数

8.对于具有大量类别级别的特征，CatBoost通常表现优异，这主要得益于？

A.使用了更复杂的神经网络结构

B.内置了高效的有序类别特征处理机制

C.采用了独特的对称树更新策略

D.显著减少了训练过程中的内存占用

二、填空题（请将答案填入横线处）

9.CatBoost在处理未在训练集中出现的类别级别时，通常采用________策略来处理新数据。

10.CatBoost模型中，`thread_count`参数用于指定训练过程使用的________数量，以支持并行计算。

11.在CatBoost中，`l2_leaf_reg`参数越大，模型的叶子节点值越趋于________，这有助于提高模型的泛化能力。

12.为了评估模型在未见数据上的性能，通常会使用________方法将数据集划分为训练集和测试集。

13.CatBoost的`OrderedFeatures`技术通过为每个类别级别分配一个________来捕捉类别的顺序信息。

14.在进行CatBoost模型调优时，常用的优化算法除了网格有哪些信誉好的足球投注网站（GridSearchCV）之外，还有________。

三、简答题

15.请简述CatBoost的DropoutRegularization机制是如何工作的，并说明其作用。

16.当使用CatBoost进行分类任务时，请描述处理一个包含“颜色：红、绿、蓝”的类别特征的基本步骤，特别是如果知道“红”比“绿”更“浅”的情况。

17.解释CatBoost中`learning_rate`和`iterations`这两个超参数，并简述它们如何共同影响模型的训练过程和最终效果。

18.在实际应用中，如何选择合适的评估指标（如AUC、Accuracy等）来衡量你的CatBoost分类模型的表现？请说明不同指标适用的场景。

四、代码填空题（请将缺失的代码或代码片段填入下划线处）

19.以下Python代码片段使用CatBoost训练一个回归模型，请补全缺失的部分。

```python

fromcatboostimportCatBoostRegressor

importnumpyasnp

#假设X_train,y_train是训练数据和标签

#假设cat_features是类别特征列的索引列表

model=CatBoostRegressor(

iterations=100,

learning_rate=0.1,

depth=6,