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2025年超星尔雅学习通《数据科学应用与机器学习算法优化实战案例》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.在数据科学应用中，用于描述数据集中某个特征数值大小或类别的变量称为（）

A.数值变量

B.分类变量

C.时间变量

D.混合变量

答案：B

解析：分类变量是数据科学中用于表示离散类别或分组的一种变量类型，它不能进行数值运算，只能表示不同的类别标签。数值变量是可以进行数值计算和比较的连续或离散数值。时间变量表示时间序列数据。混合变量同时包含多种类型的数据。

2.机器学习算法中选择合适的特征数量对于模型性能具有重要影响，以下哪种方法不属于特征选择技术？（）

A.基于过滤的方法

B.基于包装的方法

C.基于嵌入的方法

D.基于聚类的方法

答案：D

解析：特征选择技术主要包括基于过滤的方法（不依赖模型）、基于包装的方法（依赖模型）、基于嵌入的方法（集成到模型训练中）。基于聚类的方法主要是用于数据分组或分析，不直接用于特征选择。

3.在机器学习模型训练过程中，过拟合现象通常表现为（）

A.模型在训练集上表现良好，在测试集上表现较差

B.模型在训练集和测试集上表现均较差

C.模型在训练集和测试集上表现均良好

D.模型训练速度过慢

答案：A

解析：过拟合是指模型对训练数据学习得太好，包括了一些噪声或无关特征，导致在新的测试数据上泛化能力下降。表现为训练集上误差很小，但测试集上误差较大。

4.决策树算法中，用于衡量分裂节点质量的标准通常包括（）

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标准包括信息增益（基于熵）、基尼不纯度（基于概率）和交叉熵（与信息增益等价）。这些指标都用于衡量分裂后子节点的纯度提升程度。

5.神经网络中，用于限制模型复杂度，防止过拟合的常见技术是（）

A.批归一化

B.Dropout

C.数据增强

D.正则化

答案：B

解析：Dropout是一种通过随机忽略部分神经元来减少模型对特定训练样本的依赖，从而防止过拟合的技术。批归一化是用于加速训练和稳定梯度的技术。数据增强是通过对训练数据进行变换来增加数据多样性的技术。正则化是通过在损失函数中加入惩罚项来限制模型复杂度的技术。

6.在时间序列预测中，ARIMA模型中p、d、q分别代表（）

A.自回归项数、差分次数、移动平均项数

B.移动平均项数、自回归项数、差分次数

C.差分次数、自回归项数、移动平均项数

D.以上顺序不重要

答案：A

解析：ARIMA模型（自回归积分移动平均模型）中，p代表自回归项数（AR），d代表差分次数（I），q代表移动平均项数（MA）。

7.以下哪种算法属于无监督学习算法？（）

A.支持向量机

B.K-means聚类

C.决策树分类

D.逻辑回归

答案：B

解析：无监督学习算法不需要标签数据，主要用于发现数据中的内在结构和模式。K-means聚类是一种典型的无监督学习算法，用于将数据点分组。支持向量机、决策树分类和逻辑回归都是监督学习算法，需要标签数据。

8.在特征工程中，将一个连续变量划分为多个区间并转换为分类变量的技术称为（）

A.标准化

B.缩放

C.分箱

D.编码

答案：C

解析：分箱（Binning）是将连续变量离散化为多个区间或箱的过程，常用于将连续数据转换为分类数据或简化模型输入。标准化是将数据缩放到特定范围（如0-1）的技术。缩放通常指将数据缩放到均值为0、方差为1。编码是将分类变量转换为数值表示的技术。

9.在交叉验证中，k折交叉验证通常将数据集分为（）

A.2份

B.3份

C.5份或10份

D.随机份数

答案：C

解析：k折交叉验证是一种常用的模型评估方法，将数据集随机分成k个大小相等的子集。通常k取5或10，以保证评估的稳定性和代表性。

10.修改在集成学习算法中，随机森林通过以下哪种方式提高模型鲁棒性？（）

A.增加单个决策树的复杂度

B.减少特征选择范围

C.随机选择特征子集进行分裂

D.减少数据子集大小

答案：C

解析：随机森林通过在每次节点分裂时随机选择一部分特征进行考虑，而不是考虑所有特征，这种特征子集的选择可以减少模型对特定特征的过度依赖，提高模型的泛化能力和鲁棒性。

11.机器学习模型训练中，验证集主要用于（）

A.选择超参数

B.计算模型最终性能

C.进行特征工程

D.观察训练过程中的梯度变化

答案：A

解析：验证集在模型训练中起到监控作用，用于评估不同参数或模型结构的性能，从而帮助选择最优的超参数设置。测试集仅用于模型训练完成后的一次性最终评估。特征工