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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》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的是（）

A.分类变量

B.连续变量

C.离散变量

D.标签变量

答案：B

解析：连续变量是指可以在一定区间内取任意数值的变量，通常用于描述数据集中某个特征数值大小，例如身高、体重等。分类变量是将数据分为不同的类别，离散变量是只能取特定整数值的变量，标签变量通常用于标记数据的类别或属性。

2.下列哪个不是机器学习中的常见损失函数？（）

A.均方误差

B.交叉熵

C.hinge损失

D.皮尔逊相关系数

答案：D

解析：均方误差、交叉熵和hinge损失都是机器学习中常用的损失函数，用于衡量模型预测值与真实值之间的差异。皮尔逊相关系数是用来衡量两个变量之间线性相关程度的统计量，不是损失函数。

3.在决策树算法中，选择分裂节点的依据通常是（）

A.节点的熵值

B.节点的基尼系数

C.节点的方差

D.节点的频率

答案：A

解析：在决策树算法中，选择分裂节点的依据通常是节点的熵值或基尼系数。熵值用于衡量数据集的纯度，基尼系数也是衡量数据集纯度的一种指标。方差和频率不是决策树分裂节点的依据。

4.支持向量机（SVM）的核心思想是（）

A.寻找最优分割超平面

B.最小化均方误差

C.最大化类间距离

D.最小化决策边界宽度

答案：A

解析：支持向量机（SVM）的核心思想是寻找一个最优分割超平面，该超平面能够将不同类别的数据点尽可能分开，并且距离超平面最近的点（支持向量）距离最大化。

5.下列哪个不是过拟合的常见解决方法？（）

A.增加数据量

B.减少模型复杂度

C.正则化

D.提高学习率

答案：D

解析：过拟合是指模型在训练数据上表现很好，但在测试数据上表现较差的现象。增加数据量、减少模型复杂度和正则化都是常见的解决过拟合的方法。提高学习率可能会导致模型训练不稳定，更容易过拟合。

6.在神经网络中，用于激活神经元的函数通常是（）

A.线性函数

B.Sigmoid函数

C.ReLU函数

D.Softmax函数

答案：C

解析：在神经网络中，用于激活神经元的函数通常是Sigmoid函数、ReLU函数或Softmax函数。线性函数不能引入非线性，Sigmoid函数和Softmax函数虽然可以引入非线性，但ReLU函数在深度学习中更常用，因为它计算简单且能缓解梯度消失问题。

7.在聚类算法中，K-means算法的缺点之一是（）

A.对初始聚类中心敏感

B.只能处理连续变量

C.计算复杂度高

D.无法处理大规模数据

答案：A

解析：K-means算法的缺点之一是对初始聚类中心敏感，不同的初始聚类中心可能导致不同的聚类结果。此外，K-means算法只能处理连续变量，计算复杂度较高，但并非无法处理大规模数据。

8.在特征工程中，用于将类别变量转换为数值变量的方法是（）

A.标准化

B.归一化

C.one-hot编码

D.二值化

答案：C

解析：在特征工程中，用于将类别变量转换为数值变量的方法是one-hot编码。标准化和归一化是用于将数值变量缩放到特定范围的方法。二值化是将数值变量转换为0或1的方法。

9.在时间序列分析中，用于处理非平稳时间序列的方法是（）

A.移动平均法

B.指数平滑法

C.差分法

D.ARIMA模型

答案：C

解析：在时间序列分析中，用于处理非平稳时间序列的方法是差分法。移动平均法和指数平滑法主要用于平滑时间序列数据。ARIMA模型是一种常用的时间序列预测模型，但它需要时间序列是平稳的。

10.修改在集成学习中，随机森林算法的优势之一是（）

A.对参数敏感

B.计算复杂度高

C.易于过拟合

D.抗噪声能力强

答案：D

解析：在集成学习中，随机森林算法的优势之一是抗噪声能力强。随机森林通过构建多个决策树并进行集成，能够有效减少单个决策树的噪声影响。对参数不敏感，计算复杂度相对较低，且不易过拟合。

11.下列哪种方法不属于数据降维技术？（）

A.主成分分析

B.因子分析

C.决策树

D.线性判别分析

答案：C

解析：主成分分析、因子分析和线性判别分析都是常用的数据降维技术，目的是减少数据的维度，同时保留尽可能多的信息。决策树是一种分类或回归算法，不属于降维技术。

12.在机器学习模型评估中，交叉验证的主要目的是？（）

A.减少模型训练时间

B.提高模型泛化能力

C.增加模型参数

D.选择最优特征

答案：B

解析：交叉验证通过将数据集分成多个子集，轮流使用其中一个子集作为验证