2025 年大学人工智能（数据实训）期中测试卷.docVIP

2025年大学人工智能（数据实训）期中测试卷

（考试时间：90分钟满分100分）班级______姓名______

一、选择题（总共10题，每题4分，每题只有一个正确答案，请将正确答案填入括号内）

1.以下哪种算法常用于数据分类任务？（）

A.决策树算法

B.聚类算法

C.关联规则算法

D.回归算法

2.在数据预处理中，处理缺失值的常用方法不包括（）。

A.填充法

B.删除法

C.插值法

D.加密法

3.对于数据集的特征选择，以下说法错误的是（）。

A.可以提高模型训练效率

B.能够减少模型复杂度

C.一定会提高模型准确率

D.有助于减少数据冗余

4.以下哪个不是监督学习的算法？（）

A.支持向量机

B.朴素贝叶斯

C.K近邻算法

D.K-Means算法

5.数据归一化的目的不包括（）。

A.加快模型收敛速度

B.提高模型泛化能力

C.使不同特征具有相同尺度

D.增强数据可视化效果

6.在决策树中，用于划分数据集的属性称为（）。

A.根节点

B.内部节点

C.叶节点

D.分裂属性

7.对于线性回归模型，以下说法正确的是（）。

A.只能处理线性关系的数据

B.模型复杂度高，容易过拟合

C.不需要进行特征缩放

D.预测结果一定是连续值

8.以下哪种数据结构常用于存储决策树？（）

A.数组

B.链表

C.树结构

D.哈希表

9.在数据挖掘中，频繁项集挖掘主要用于发现（）。

A.数据中的关联关系

B.数据的聚类结果

C.数据的分类规则

D.数据的异常值

10.以下关于模型评估指标的说法，错误的是（）。

A.准确率适用于分类任务

B.均方误差适用于回归任务

C.F1值综合考虑了精确率和召回率

D.模型评估指标越高，模型一定越好

二、多项选择题（总共5题，每题6分，每题有两个或两个以上正确答案，请将正确答案填入括号内，少选、多选均不得分）

1.以下属于数据挖掘任务的有（）。

A.分类

B.聚类

C.关联规则挖掘

D.数据可视化

2.在数据预处理中，数据清洗的内容包括（）。

A.处理缺失值

B.处理重复数据

C.处理异常值

D.数据编码

3.对于分类算法，评价其性能的指标有（）。

A.准确率

B.召回率

C.F1值

D.均方误差

4.以下哪些算法属于无监督学习？（）

A.K-Means算法

B.主成分分析算法

C.神经网络算法

D.决策树算法

5.在数据特征工程中，常用的特征转换方法有（）。

A.离散化

B.归一化

C.标准化

D.特征提取

三、判断题（总共10题，每题3分，请判断以下说法是否正确，正确的打“√”，错误的打“×”）

1.监督学习是从数据中自动寻找模式和规律，不需要预先定义的目标变量。（）

2.数据预处理是数据挖掘的重要步骤，对提高模型性能没有影响。（）

3.决策树算法对数据的噪声和缺失值比较敏感。（）

4.K-Means算法的聚类结果与初始聚类中心的选择无关。（）

5.特征选择可以通过减少特征数量来提高模型的泛化能力。（）

6.线性回归模型只能用于预测数值型变量。（）

7.在数据挖掘中，频繁项集的支持度越高，其重要性越低。（）

8.模型评估指标可以完全准确地反映模型的性能。（）

9.数据可视化可以帮助我们更好地理解数据的分布和特征。（）

10.无监督学习的目的是根据已知的类别标签对数据进行分类。（）

四、简答题（总共3题，每题10分）

1.请简要介绍决策树算法的基本原理和构建过程。

2.说明数据预处理中数据标准化和归一化的区别与联系。

3.简述K-Means算法的优缺点。

五、综合应用题（总共1题，20分）

假设你有一个关于学生成绩的数据文件，包含学生的数学、语文、英语成绩以及是否通过考试的信息。请你设计一个数据挖掘流程，利用这些数据进行以下任务：首先对数据进行预处理，然后使用合适的算法构建一个分类模型，预测学生是否能通过考试，并对模型进行评估。请详细描述每一步的操作和使用的技术。

答案：

一、选择题

1.A

2.D

3.C

4.D

5.D

6.D

7.A

8.C

9.A

10.D

二、多项选择题

1.ABC

2.ABC

3.ABC

4.AB

5.ABCD

三、判断题

1.×

2.×

3.√

4.×

5.√

6.√

7.×

8.×

9.√

10.×

四、简答题

1.决策树算法基本原理：基于信息论中的信息增益、信息增益率等指标来选择最优特征进行数据划分，将数据集逐