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2025年大学《材料智能技术-机器学习基础》考试模拟试题及答案解析

单位所属部门：________姓名：________考场号：________考生号：________

一、选择题

1.机器学习的基本任务不包括（）

A.分类

B.回归

C.聚类

D.优化

答案：D

解析：机器学习的主要任务包括分类、回归和聚类等，用于发现数据中的模式并进行预测或决策。优化是机器学习过程中可能涉及的技术手段，但不是其基本任务。

2.下列哪种算法属于监督学习算法？（）

A.K均值聚类

B.决策树

C.主成分分析

D.神经网络

答案：B

解析：监督学习算法通过已标记的训练数据学习输入到输出的映射关系，决策树是典型的监督学习算法。K均值聚类和主成分分析属于无监督学习算法，神经网络可以用于监督学习，但不是监督学习算法的专属。

3.交叉验证的主要目的是？（）

A.提高模型的训练速度

B.避免过拟合

C.增加模型的复杂度

D.减少特征数量

答案：B

解析：交叉验证通过将数据分成多个子集进行多次训练和验证，可以有效评估模型的泛化能力，避免过拟合，确保模型在未知数据上的表现。

4.在特征选择中，递归特征消除（RFE）算法采用的方法是？（）

A.基于模型的排序

B.基于统计检验

C.基于相关性分析

D.基于主成分分析

答案：A

解析：递归特征消除（RFE）算法通过递归减少特征数量，每次迭代中根据模型权重或系数对特征进行排序并移除排名靠后的特征，属于基于模型的排序方法。

5.下列哪种度量指标适用于不平衡数据集的分类问题？（）

A.准确率

B.精确率

C.召回率

D.F1分数

答案：D

解析：F1分数是精确率和召回率的调和平均数，能够综合考虑模型在正负样本上的表现，适用于不平衡数据集的分类问题。准确率在不平衡数据集上可能存在误导性。

6.支持向量机（SVM）的基本思想是？（）

A.将数据投影到高维空间

B.寻找最优分类超平面

C.基于核函数进行非线性映射

D.使用决策树进行分层分类

答案：B

解析：支持向量机（SVM）通过寻找最优分类超平面来最大化样本的分类间隔，从而实现对数据的分类。

7.决策树算法的优点包括？（）

A.对噪声不敏感

B.可解释性强

C.计算复杂度低

D.泛化能力强

答案：B

解析：决策树算法的优点包括可解释性强，能够通过树状结构直观展示决策过程。对噪声敏感、计算复杂度较高、泛化能力相对较弱是其缺点。

8.下列哪种方法不属于集成学习方法？（）

A.随机森林

B.AdaBoost

C.梯度提升树

D.神经网络

答案：D

解析：集成学习方法包括随机森林、AdaBoost和梯度提升树等，通过组合多个基学习器来提高模型性能。神经网络不属于集成学习方法。

9.在特征工程中，以下哪种方法属于特征构造？（）

A.特征缩放

B.特征编码

C.多项式特征

D.特征选择

答案：C

解析：特征构造是指通过原始特征生成新的特征，多项式特征是通过原始特征组合生成新的特征。特征缩放、特征编码和特征选择属于特征转换或特征选择过程。

10.下列哪种模型适用于小样本学习问题？（）

A.决策树

B.逻辑回归

C.神经网络

D.支持向量机

答案：D

解析：支持向量机（SVM）在小样本学习问题中表现较好，因为其通过最大化分类间隔来提高泛化能力，对噪声不敏感，适合数据量较小的情况。决策树容易过拟合，逻辑回归和神经网络在小样本下可能需要更大量的数据。

11.下列哪种模型结构属于浅层学习模型？（）

A.深度神经网络

B.决策树

C.卷积神经网络

D.循环神经网络

答案：B

解析：浅层学习模型通常指只有一层或几层非线性变换的模型，决策树是最典型的浅层学习模型。深度神经网络、卷积神经网络和循环神经网络都包含多层结构，属于深层学习模型。

12.在机器学习的过拟合现象中，以下哪种方法最能有效缓解？（）

A.增加训练数据量

B.减少特征数量

C.使用正则化技术

D.提高模型复杂度

答案：C

解析：过拟合是指模型在训练数据上表现良好但在测试数据上表现差，正则化技术通过在损失函数中加入惩罚项来限制模型复杂度，有效缓解过拟合问题。增加训练数据量、减少特征数量和提高模型复杂度都不是缓解过拟合的最有效方法。

13.下列哪种评估指标适用于回归问题的预测精度评估？（）

A.精确率

B.召回率

C.均方误差

D.F1分数

答案：C

解析：均方误差（MSE）是回归问题常用的评估指标，用于衡量预测值与真实值之间的差异。精确率、召回率和F1分数属于分类问题的评估指标。

14.在特征工程中，以下哪种方法属于特征变换？（）

A.特征选择

B.特征编码

C.特征缩放

D.特征构造

答案：C

解析