林业大数据XGBoost SHAP 交互值可视化交互式 Bokeh 应用开源试题库及答案.docVIP

林业大数据XGBoostSHAP交互值可视化交互式Bokeh应用开源试题库及答案

一、单项选择题（每题2分，共10题）

1.XGBoost属于什么类型的算法？

A.回归算法B.分类算法C.集成学习算法D.聚类算法

答案：C

2.SHAP值主要用于？

A.模型评估B.特征选择C.解释模型D.数据预处理

答案：C

3.Bokeh是用于？

A.数据处理B.数据可视化C.模型训练D.数据存储

答案：B

4.以下哪个不是林业大数据的来源？

A.卫星遥感B.地面监测站C.问卷调查D.电商平台

答案：D

5.关于XGBoost说法错误的是？

A.计算速度快B.可处理大规模数据C.不支持并行计算D.支持多种损失函数

答案：C

6.SHAP交互值可展示？

A.单个特征重要性B.特征间相互作用C.模型准确率D.数据分布

答案：B

7.Bokeh应用开发语言主要是？

A.PythonB.JavaC.C++D.R

答案：A

8.林业大数据处理流程不包括？

A.数据采集B.模型部署C.数据清洗D.数据加密

答案：D

9.XGBoost中提升树的基学习器一般是？

A.决策树B.神经网络C.支持向量机D.K近邻

答案：A

10.开源的意义不包括？

A.促进技术交流B.增加开发成本C.提高软件质量D.推动创新

答案：B

二、多项选择题（每题2分，共10题）

1.林业大数据特点有（）

A.数据量大B.类型多样C.价值密度高D.时效性强

答案：ABD

2.XGBoost优点包括（）

A.可扩展性B.鲁棒性C.易于调参D.模型复杂度低

答案：AB

3.SHAP方法包括（）

A.KernelSHAPB.TreeSHAPC.DeepSHAPD.LinearSHAP

答案：ABC

4.Bokeh可绘制的图表类型有（）

A.折线图B.柱状图C.饼图D.地图

答案：ABCD

5.林业大数据应用场景有（）

A.森林资源监测B.病虫害预测C.木材市场分析D.城市绿化规划

答案：ABCD

6.影响XGBoost性能的参数有（）

A.learning_rateB.n_estimatorsC.max_depthD.gamma

答案：ABCD

7.计算SHAP交互值的步骤包含（）

A.模型训练B.数据预处理C.计算SHAP值D.可视化

答案：ACD

8.Bokeh交互功能有（）

A.缩放B.平移C.悬停提示D.数据过滤

答案：ABCD

9.开源项目优势（）

A.代码可复用B.社区支持C.安全可靠D.符合商业需求

答案：ABC

10.用于林业大数据采集的技术有（）

A.无人机B.传感器网络C.云计算D.GIS技术

答案：ABD

三、判断题（每题2分，共10题）

1.林业大数据只能用于森林资源管理。（×）

2.XGBoost不支持多分类任务。（×）

3.SHAP交互值可完全替代特征重要性分析。（×）

4.Bokeh只能在本地运行应用。（×）

5.林业大数据采集的数据无需清洗。（×）

6.XGBoost模型训练不需要调参。（×）

7.SHAP值越大特征越不重要。（×）

8.Bokeh不能与其他Python库结合使用。（×）

9.开源项目没有版权问题。（×）

10.林业大数据可助力林业可持续发展。（√）

四、简答题（每题5分，共4题）

1.简述XGBoost相对于传统决策树的优势

答案：XGBoost采用梯度提升框架，能自动对特征进行组合与筛选，计算速度快，可并行处理，正则化能防止过拟合，对大规模数据和高维数据处理能力强。

2.说明SHAP交互值可视化的作用

答案：SHAP交互值可视化可直观展示特征间的相互作用。能帮助理解多个特征如何共同影响模型预测结果，辅助分析哪些特征组合对模型输出影响大，利于深入了解模型决策机制。

3.简述Bokeh在林业大数据可视化中的优势

答案：Bokeh能创建交互式可视化，用户可通过缩放、平移等操作探索数据细节。支持多种图表类型，美观且易于定制，能将复杂林业数据以直观形式呈现，便于分析解读。

4.简述开源对林业大数据技术发展的意义

答案