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2025年分类情景探究题目及答案

一、单项选择题（总共10题，每题2分）

1.在分类学习中，以下哪种方法不属于监督学习方法？

A.决策树

B.支持向量机

C.K-近邻

D.主成分分析

答案：D

2.对于一个二分类问题，以下哪种指标最适合用来评估模型的性能？

A.准确率

B.召回率

C.F1分数

D.AUC

答案：D

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.逐步回归

D.交叉验证

答案：B

4.在聚类分析中，以下哪种算法不属于划分算法？

A.K-均值

B.层次聚类

C.DBSCAN

D.谱聚类

答案：D

5.在文本分类中，以下哪种方法不属于传统的机器学习方法？

A.朴素贝叶斯

B.支持向量机

C.深度学习

D.决策树

答案：C

6.在异常检测中，以下哪种方法属于无监督学习方法？

A.逻辑回归

B.线性回归

C.孤立森林

D.朴素贝叶斯

答案：C

7.在分类模型中，以下哪种方法可以处理多分类问题？

A.逻辑回归

B.支持向量机

C.决策树

D.线性回归

答案：B

8.在特征工程中，以下哪种方法属于降维方法？

A.特征选择

B.特征提取

C.主成分分析

D.特征编码

答案：C

9.在分类模型中，以下哪种方法可以处理不平衡数据？

A.过采样

B.欠采样

C.权重调整

D.以上都是

答案：D

10.在分类模型中，以下哪种方法可以处理非线性关系？

A.逻辑回归

B.线性回归

C.支持向量机

D.决策树

答案：C

二、多项选择题（总共10题，每题2分）

1.以下哪些属于监督学习方法？

A.决策树

B.支持向量机

C.K-近邻

D.主成分分析

答案：A,B,C

2.以下哪些指标可以用来评估分类模型的性能？

A.准确率

B.召回率

C.F1分数

D.AUC

答案：A,B,C,D

3.以下哪些方法属于特征选择方法？

A.递归特征消除

B.Lasso回归

C.逐步回归

D.交叉验证

答案：A,B,C

4.以下哪些算法属于划分算法？

A.K-均值

B.层次聚类

C.DBSCAN

D.谱聚类

答案：A,B

5.以下哪些方法属于传统的机器学习方法在文本分类中的应用？

A.朴素贝叶斯

B.支持向量机

C.深度学习

D.决策树

答案：A,B,D

6.以下哪些方法属于无监督学习方法在异常检测中的应用？

A.逻辑回归

B.线性回归

C.孤立森林

D.朴素贝叶斯

答案：C

7.以下哪些方法可以处理多分类问题？

A.逻辑回归

B.支持向量机

C.决策树

D.线性回归

答案：B,C

8.以下哪些方法属于降维方法？

A.特征选择

B.特征提取

C.主成分分析

D.特征编码

答案：C

9.以下哪些方法可以处理不平衡数据？

A.过采样

B.欠采样

C.权重调整

D.以上都是

答案：A,B,C

10.以下哪些方法可以处理非线性关系？

A.逻辑回归

B.线性回归

C.支持向量机

D.决策树

答案：C,D

三、判断题（总共10题，每题2分）

1.决策树是一种监督学习方法。

答案：正确

2.准确率是评估分类模型性能的最常用指标。

答案：错误

3.特征选择和特征提取都属于特征工程的方法。

答案：正确

4.K-均值算法是一种划分算法。

答案：正确

5.朴素贝叶斯是一种传统的机器学习方法，适用于文本分类。

答案：正确

6.异常检测通常使用监督学习方法。

答案：错误

7.支持向量机可以处理多分类问题。

答案：正确

8.主成分分析是一种降维方法。

答案：正确

9.过采样和欠采样都是处理不平衡数据的方法。

答案：正确

10.决策树可以处理非线性关系。

答案：正确

四、简答题（总共4题，每题5分）

1.简述监督学习和无监督学习的区别。

答案：监督学习是有标签的学习方法，通过输入输出对进行训练，模型需要预测新输入的输出。无监督学习是无标签的学习方法，通过输入数据进行分析，模型需要发现数据中的结构和模式。

2.简述特征选择和特征提取的区别。

答案：特征选择是从现有特征中选择一部分特征，以减少模型的复杂性和提高模型的性能。特征提取是通过某种变换将原始特征转换为新的特征，以增加特征的表达能力。

3.简述K-均值算法的基本步骤。

答案：K-均值算法的基本步骤包括：初始化K个聚类中心，将每个数据点分配到最近的聚类中心，更新聚类中心，重复上述步骤直到聚类中心不再变化。

4.简述支持向量机的基本原理。

答案：支持向量机是一种二分类算法，通过找到一个超平面将数据分成两类，使得两类之间的间隔最大。超平面的寻找是通过