2025年超星尔雅学习通《机器学习实践案例》章节测试题库及答案解析.docxVIP

2025年超星尔雅学习通《机器学习实践案例》章节测试题库及答案解析

单位所属部门：________姓名：________考场号：________考生号：________

一、选择题

1.机器学习实践中，选择合适的特征对于模型性能至关重要，以下哪种方法不属于特征选择？（）

A.基于模型的特征选择

B.递归特征消除

C.单变量特征选择

D.特征交叉验证

答案：D

解析：特征选择是通过减少特征的数量来提高模型性能和可解释性的过程。基于模型的特征选择利用模型对特征重要性的评估结果进行选择；递归特征消除通过递归地移除特征并评估模型性能来选择特征；单变量特征选择通过统计检验评估单个特征与目标变量之间的关系来选择特征。特征交叉验证是用于评估模型泛化能力的手段，而不是特征选择方法。

2.在机器学习实践中，对于不平衡数据集，以下哪种方法不属于常用的处理策略？（）

A.重采样

B.改变阈值

C.特征工程

D.使用成本敏感学习

答案：C

解析：处理不平衡数据集的常用策略包括重采样（过采样或欠采样）、改变分类阈值、使用成本敏感学习或集成方法等。特征工程主要是通过创建新特征或修改现有特征来提高模型性能，它本身不是专门针对数据不平衡问题的处理策略。

3.以下哪种算法属于监督学习算法？（）

A.K均值聚类

B.主成分分析

C.决策树分类

D.系统聚类

答案：C

解析：监督学习算法通过学习带标签的训练数据来预测新数据的标签或值。决策树分类是一种典型的监督学习算法，它通过构建决策树模型来进行分类。K均值聚类、主成分分析和系统聚类都属于无监督学习算法，它们用于发现数据中的结构或模式，而不需要预先定义的标签。

4.在机器学习实践中，以下哪个指标不适合用于评估回归模型的性能？（）

A.均方误差

B.决策树深度

C.R平方

D.平均绝对误差

答案：B

解析：评估回归模型性能的常用指标包括均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）和R平方等，它们衡量模型预测值与真实值之间的差异或拟合程度。决策树深度是决策树模型的结构参数，它描述了决策树的复杂程度，但不直接用于评估回归模型的性能。

5.在交叉验证过程中，将数据集分成k个互不重叠的子集，以下哪种方法属于留一法交叉验证？（）

A.只使用一个子集作为验证集，其余作为训练集

B.将每个子集轮流作为验证集，其余作为训练集

C.将数据集随机分成训练集和验证集

D.将数据集分成训练集、验证集和测试集

答案：B

解析：留一法交叉验证（Leave-One-OutCross-Validation,LOOCV）是一种特殊的交叉验证方法，它将数据集分成k个子集，其中k等于数据点的数量。在每次迭代中，使用一个数据点作为验证集，其余作为训练集。选项B描述的是留一法交叉验证的过程，即轮流使用每个数据点作为验证集。

6.在特征工程中，以下哪种方法不属于特征转换？（）

A.标准化

B.归一化

C.特征编码

D.主成分分析

答案：C

解析：特征转换是指将原始特征通过某种数学变换转换成新的特征，以改善模型的性能或满足模型的输入要求。标准化和归一化是将特征缩放到特定范围或均值为0、方差为1的转换方法；主成分分析（PCA）是一种降维技术，它通过线性变换将原始特征转换为一组新的正交特征（主成分）。特征编码是将类别特征转换为数值特征的过程，属于特征编码范畴，而不是特征转换。

7.在训练机器学习模型时，以下哪个参数需要根据验证集的性能进行调整？（）

A.模型类型

B.学习率

C.特征数量

D.数据集大小

答案：B

解析：在训练机器学习模型时，许多参数需要根据验证集的性能进行调整以优化模型性能。学习率是控制模型权重更新步长的参数，它对模型的收敛速度和最终性能有重要影响。模型类型、特征数量和数据集大小通常是在训练之前根据问题背景和数据特性确定的，而不是在训练过程中调整的。

8.在逻辑回归模型中，以下哪个指标可以用来衡量模型的预测概率的可靠性？（）

A.AUC

B.熵

C.交叉熵损失

D.Kappa系数

答案：A

解析：AUC（AreaUndertheROCCurve）是衡量分类模型在不同阈值下区分正负样本能力的指标，它反映了模型预测概率的可靠性。熵和交叉熵损失是用于衡量随机变量不确定性的指标，在信息论和机器学习中广泛应用，但它们不直接衡量预测概率的可靠性。Kappa系数是衡量模型预测一致性程度的指标，它考虑了随机猜测的影响。

9.在集成学习算法中，以下哪种方法不属于基于Bagging的集成方法？（）

A.随机森林

B.AdaBoost

C.聚合模型

D.提升树

答案：B

解析：基于Bagging（BootstrapAggregating）的集成方法通过自助采样（Boot