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2025年超星尔雅学习通《数据挖掘与机器学习》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.数据挖掘的目标是从大量数据中发现（）

A.预测模型

B.数据模式

C.数据关系

D.数据趋势

答案：B

解析：数据挖掘的主要目的是发现隐藏在数据中的有用信息，这些信息通常表现为数据模式。预测模型、数据关系和数据趋势都是数据挖掘的潜在结果，但数据模式是最核心的目标。数据模式能够揭示数据之间的内在联系和规律，为决策提供支持。

2.下列哪种方法不属于监督学习（）

A.决策树

B.神经网络

C.聚类分析

D.支持向量机

答案：C

解析：监督学习是一种通过已标记的训练数据来学习预测模型的方法。决策树、神经网络和支持向量机都是典型的监督学习方法，它们通过学习输入与输出之间的关系来进行预测。而聚类分析是一种无监督学习方法，其主要目的是将数据点分组，使得组内的数据点相似度高，组间的数据点相似度低。

3.在特征选择中，以下哪种方法属于过滤法（）

A.递归特征消除

B.Lasso回归

C.互信息法

D.逐步回归

答案：C

解析：特征选择方法可以分为过滤法、包裹法和嵌入法。过滤法是一种独立于模型的方法，它通过计算特征之间的相关性或信息量来评估特征的重要性。互信息法是一种常用的过滤法，它通过计算特征与目标变量之间的互信息来评估特征的重要性。递归特征消除、Lasso回归和逐步回归都属于包裹法，它们需要通过训练模型来评估特征的重要性。

4.决策树算法中，常用的分裂准则有（）

A.信息增益

B.基尼不纯度

C.交叉熵

D.以上都是

答案：D

解析：决策树算法中，常用的分裂准则包括信息增益、基尼不纯度和交叉熵。信息增益是基于信息论的概念，它衡量分裂前后信息的不确定性减少程度。基尼不纯度是衡量数据集纯度的指标，基尼不纯度越小，数据集越纯。交叉熵也是一种基于信息论的概念，它与信息增益类似，但计算方式不同。因此，以上三种准则都是常用的分裂准则。

5.下列哪种算法属于集成学习方法（）

A.K近邻

B.随机森林

C.朴素贝叶斯

D.线性回归

答案：B

解析：集成学习方法是一种将多个学习器组合起来以提高整体性能的方法。随机森林是一种典型的集成学习方法，它通过构建多个决策树并将其结果进行组合来提高预测的准确性和鲁棒性。K近邻、朴素贝叶斯和线性回归都是单一学习器，它们不涉及集成多个学习器的过程。

6.在神经网络中，以下哪个参数不属于网络结构参数（）

A.神经元数量

B.学习率

C.层数

D.激活函数

答案：B

解析：神经网络的结构参数包括神经元数量、层数和激活函数等，这些参数决定了网络的基本架构。学习率是训练参数，它控制着权重更新的步长，不属于网络结构参数。其他选项都是网络结构的重要组成部分，神经元数量决定了每个层中处理的信息量，层数决定了网络的深度，激活函数为神经网络引入了非线性。

7.下列哪种评估指标适用于分类问题中的不平衡数据集（）

A.准确率

B.精确率

C.召回率

D.F1分数

答案：D

解析：在不平衡数据集中，准确率可能无法反映模型的性能，因为少数类的正确预测可能被多数类的错误预测所掩盖。精确率、召回率和F1分数都是针对不平衡数据集设计的评估指标。精确率衡量的是模型预测为正类的样本中有多少是真正的正类，召回率衡量的是所有真正的正类中有多少被模型正确预测为正类，F1分数是精确率和召回率的调和平均数，综合考虑了精确率和召回率。因此，F1分数适用于不平衡数据集的评估。

8.在数据预处理中，以下哪种方法属于数据规范化（）

A.数据标准化

B.数据归一化

C.数据离散化

D.以上都是

答案：B

解析：数据规范化是一种将数据缩放到特定范围内的方法，常用的规范化方法包括数据归一化和数据标准化。数据归一化通常将数据缩放到[0,1]或[-1,1]范围内，而数据标准化通常将数据转换为均值为0、标准差为1的分布。数据离散化是一种将连续数据转换为离散数据的方法，不属于数据规范化。因此，数据归一化属于数据规范化。

9.下列哪种算法属于贝叶斯网络的学习算法（）

A.K近邻

B.朴素贝叶斯

C.Apriori

D.叠加学习

答案：B

解析：贝叶斯网络是一种基于贝叶斯定理的概率图模型，它通过节点表示变量，通过有向边表示变量之间的依赖关系。朴素贝叶斯是一种基于贝叶斯定理的分类算法，它假设特征之间相互独立，因此也称为朴素贝叶斯。K近邻是一种基于实例的学习方法，Apriori是一种用于关联规则学习的算法，叠加学习是一种集成学习方法。因此，朴素贝叶斯属于贝叶斯网络的学习算法。

10.修改在聚类分析中，以下哪种方法属于划分聚