2025年超星尔雅学习通《机器学习模型评估》章节测试题库及答案解析.docxVIP

2025年超星尔雅学习通《机器学习模型评估》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.机器学习模型评估中，用于衡量模型对未见数据的预测能力的方法是（）

A.过拟合

B.欠拟合

C.泛化能力

D.收敛速度

答案：C

解析：泛化能力是指模型在未见过的新数据上的表现能力，是评估模型是否具有良好预测性能的重要指标。过拟合和欠拟合是模型性能差的体现，而收敛速度是训练过程中的一个指标，与模型评估无直接关系。

2.在交叉验证中，将数据集分成K份，每次选择其中一份作为测试集，其余作为训练集，这个过程重复K次，最终结果取平均值的方法是（）

A.留一法

B.K折交叉验证

C.分层抽样

D.置信区间

答案：B

解析：K折交叉验证是将数据集分成K份，每次选择其中一份作为测试集，其余作为训练集，重复K次，最终结果取平均值的方法。留一法是K折交叉验证的一种特殊情况，即K等于数据集的大小。分层抽样是保证每个类别在训练集和测试集中比例相同的抽样方法。置信区间是用于估计参数范围的方法。

3.评估分类模型性能时，混淆矩阵中的真阳性（TP）是指（）

A.被模型正确预测为正类的样本数

B.被模型错误预测为正类的样本数

C.被模型正确预测为负类的样本数

D.被模型错误预测为负类的样本数

答案：A

解析：在混淆矩阵中，真阳性（TP）是指被模型正确预测为正类的样本数。真阴性（TN）是指被模型正确预测为负类的样本数。假阳性（FP）是指被模型错误预测为正类的样本数。假阴性（FN）是指被模型错误预测为负类的样本数。

4.在评估回归模型性能时，常用的指标不包括（）

A.均方误差

B.决定系数

C.对数损失

D.ROC曲线

答案：D

解析：均方误差（MSE）、决定系数（R2）和对数损失（LogLoss）都是评估回归模型性能的常用指标。ROC曲线是评估分类模型性能的指标，通过绘制真阳性率（TPR）和假阳性率（FPR）之间的关系来展示模型的性能。

5.对于不平衡数据集，以下哪种方法不适合用于提高模型的性能（）

A.重采样

B.选择合适的评估指标

C.使用正则化技术

D.改变损失函数

答案：C

解析：对于不平衡数据集，重采样（过采样或欠采样）、选择合适的评估指标（如F1分数、AUC等）、改变损失函数（如加权损失函数）都是提高模型性能的常用方法。正则化技术主要用于防止过拟合，对数据不平衡问题没有直接改善作用。

6.在模型选择中，以下哪种方法不属于基于数据的模型选择方法（）

A.交叉验证

B.留一法

C.网格有哪些信誉好的足球投注网站

D.贝叶斯模型选择

答案：D

解析：交叉验证、留一法和网格有哪些信誉好的足球投注网站都是基于数据的模型选择方法，通过在数据集上评估不同模型的性能来选择最佳模型。贝叶斯模型选择是基于贝叶斯定理的模型选择方法，不属于基于数据的模型选择方法。

7.评估模型鲁棒性的方法不包括（）

A.灰盒测试

B.黑盒测试

C.敏感性分析

D.交叉验证

答案：D

解析：灰盒测试、黑盒测试和敏感性分析都是评估模型鲁棒性的方法。交叉验证是评估模型泛化能力的常用方法，与模型鲁棒性无直接关系。

8.在评估模型性能时，以下哪种情况会导致评估结果偏差（）

A.数据泄露

B.样本量不足

C.使用合适的评估指标

D.数据清洗

答案：A

解析：数据泄露是指训练数据和测试数据之间存在信息重叠，会导致评估结果偏差。样本量不足会导致评估结果不稳定。使用合适的评估指标和数据进行清洗都是提高评估结果准确性的方法。

9.对于时间序列数据，以下哪种方法不适合用于模型评估（）

A.时间序列交叉验证

B.留一法

C.滑动窗口

D.自举法

答案：B

解析：时间序列数据具有时间依赖性，评估时需要考虑这一点。时间序列交叉验证、滑动窗口和自举法都是适用于时间序列数据的模型评估方法。留一法不考虑时间依赖性，不适合用于时间序列数据。

10.修改在评估模型性能时，以下哪种指标适用于回归问题但不适用于分类问题（）

A.均方误差

B.对数损失

C.精确率

D.召回率

答案：A

解析：均方误差（MSE）是评估回归问题的常用指标，不适用于分类问题。对数损失（LogLoss）既适用于分类问题也适用于回归问题。精确率和召回率是评估分类问题的常用指标。

11.评估一个分类模型时，发现模型在训练集上的准确率很高，但在测试集上的准确率显著下降，这种现象最可能是由什么引起的（）

A.模型欠拟合

B.模型过拟合

C.数据噪声

D.样本选择偏差

答案：B

解析：当模型在训练集上表现良好但在测试集上表现差时，通常意味着模型过拟合。过拟合是指模型学习了训练数据中的噪声和细节，而不是真正的潜在规