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2025年大学《金融科技-金融机器学习实践》考试参考题库及答案解析?

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一、选择题

1.在金融机器学习模型中，用于衡量模型对未见数据预测准确性的指标是（）

A.训练集上的均方误差

B.测试集上的均方误差

C.交叉验证得分

D.模型复杂度

答案：B

解析：训练集上的均方误差衡量的是模型对已知数据的拟合程度，而测试集上的均方误差更能反映模型的泛化能力，即对未见数据的预测准确性。交叉验证得分是通过对数据进行多次划分和训练得到的平均性能，模型复杂度则影响模型的过拟合风险，但不是直接衡量预测准确性的指标。

2.金融机器学习中，用于处理缺失数据的常用方法是（）

A.直接删除含有缺失值的样本

B.使用均值或中位数填充缺失值

C.使用模型预测缺失值

D.以上都是

答案：D

解析：处理缺失数据的方法包括直接删除含有缺失值的样本、使用均值或中位数填充缺失值，以及使用模型预测缺失值。这些方法各有优缺点，实际应用中需要根据具体情况选择合适的方法。

3.在金融时间序列分析中，ARIMA模型主要用于（）

A.检测异常交易行为

B.预测股票价格走势

C.分析市场波动性

D.识别投资组合风险

答案：B

解析：ARIMA（自回归积分移动平均）模型是一种常用的时间序列预测模型，适用于具有显著趋势和季节性的数据，因此在预测股票价格走势方面有广泛应用。检测异常交易行为通常使用孤立森林等异常检测算法，分析市场波动性常用GARCH模型，识别投资组合风险则可能使用协方差矩阵等方法。

4.金融机器学习中，用于衡量分类模型预测结果与实际类别一致性的指标是（）

A.AUC值

B.F1分数

C.精确率

D.召回率

答案：B

解析：F1分数是精确率和召回率的调和平均值，能够综合反映分类模型的性能。AUC值衡量的是模型区分正负样本的能力，精确率衡量的是模型预测为正类的样本中实际为正类的比例，召回率衡量的是实际为正类的样本中被模型正确预测为正类的比例。

5.在金融机器学习特征工程中，用于将类别特征转换为数值特征的常用方法是（）

A.标准化

B.归一化

C.one-hot编码

D.PCA降维

答案：C

解析：one-hot编码是一种将类别特征转换为数值特征的方法，通过为每个类别创建一个二进制变量来实现。标准化和归一化是用于特征缩放的technique，PCA降维是用于降维的technique，这些方法不直接用于类别特征到数值特征的转换。

6.金融机器学习中，用于评估模型过拟合风险的指标是（）

A.模型复杂度

B.训练集上的误差

C.测试集上的误差

D.以上都是

答案：D

解析：模型复杂度、训练集上的误差和测试集上的误差都是评估模型过拟合风险的重要指标。模型复杂度高可能导致过拟合，训练集上的误差小而测试集上的误差大也是过拟合的典型特征。

7.在金融机器学习模型训练过程中，用于调整模型参数的方法是（）

A.随机梯度下降

B.批量梯度下降

C.学习率调整

D.以上都是

答案：D

解析：随机梯度下降、批量梯度下降和学习率调整都是用于调整模型参数的方法。随机梯度下降和批量梯度下降是优化算法，学习率调整是控制参数更新幅度的technique。

8.金融机器学习中，用于衡量模型预测结果与实际值之间线性关系的指标是（）

A.相关系数

B.决定系数R2

C.均方误差

D.标准差

答案：B

解析：决定系数R2衡量的是模型预测结果与实际值之间的线性关系，取值范围在0到1之间，值越大表示模型拟合效果越好。相关系数衡量的是两个变量之间的线性相关性，均方误差衡量的是预测值与实际值之间的平均squared差距，标准差衡量的是数据的分散程度。

9.在金融机器学习模型评估中，用于避免过拟合的常用技术是（）

A.数据增强

B.模型集成

C.正则化

D.以上都是

答案：D

解析：数据增强、模型集成和正则化都是用于避免过拟合的常用技术。数据增强通过增加训练数据量来提高模型泛化能力，模型集成通过组合多个模型来降低单个模型的过拟合风险，正则化通过在损失函数中添加惩罚项来限制模型复杂度。

10.金融机器学习中，用于处理高维数据降维的常用方法是（）

A.主成分分析

B.线性判别分析

C.因子分析

D.以上都是

答案：D

解析：主成分分析、线性判别分析和因子分析都是用于处理高维数据降维的常用方法。主成分分析通过提取主要成分来降低数据维度，线性判别分析通过寻找最优线性组合来最大化类间差异，因子分析通过假设数据由少数几个潜在因子线性组合而成来降维。

11.金融机器学习中，用于评估模型在未知数据上泛化能力的指标是（）

A.训练集上的