林业大数据极端梯度提升 (XGBoost) 特征重要性 SHAP 交互值试题库及答案.docVIP

林业大数据极端梯度提升(XGBoost)特征重要性SHAP交互值试题库及答案

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.分类算法B.回归算法C.集成学习算法D.聚类算法

2.计算XGBoost特征重要性常用方法不包括？

A.gainB.coverC.weightD.size

3.SHAP主要用于解释？

A.模型预测结果B.数据分布C.特征选择D.模型训练速度

4.XGBoost训练中，哪个参数控制树的最大深度？

A.etaB.max_depthC.gammaD.lambda

5.以下哪个不是SHAP值的计算方法？

A.KernelSHAPB.TreeSHAPC.MeanSHAPD.DeepSHAP

6.在林业大数据中，XGBoost可用于预测？

A.树木种类B.森林面积C.病虫害发生D.以上都可

7.特征重要性是衡量？

A.特征对模型性能的贡献B.特征数量多少C.特征的大小D.特征的类型

8.SHAP交互值反映的是？

A.单个特征重要性B.特征之间的相互作用C.模型复杂度D.模型训练时间

9.XGBoost相比传统决策树优势在于？

A.训练速度慢B.过拟合严重C.可并行计算D.不支持大规模数据

10.对于SHAP值，以下说法正确的是？

A.绝对值越大越不重要B.只能用于XGBoostC.可解释模型行为D.都是正数

二、多项选择题（每题2分，共10题）

1.以下属于XGBoost优点的有（）

A.计算速度快B.支持分布式计算C.容易过拟合D.可处理大规模数据

2.计算XGBoost特征重要性的指标有（）

A.splitB.gainC.coverD.count

3.SHAP可应用场景包括（）

A.模型可解释性B.特征筛选C.模型评估D.数据可视化

4.影响XGBoost性能的参数有（）

A.learning_rateB.n_estimatorsC.subsampleD.colsample_bytree

5.关于SHAP值计算方法，正确的有（）

A.KernelSHAP适用于任何模型B.TreeSHAP针对树模型C.DeepSHAP用于深度学习模型D.MeanSHAP是常用方法

6.在林业大数据中，利用XGBoost与SHAP可（）

A.预测森林资源变化B.分析影响因素C.优化林业管理策略D.增加数据维度

7.以下哪些操作可以提高XGBoost模型稳定性（）

A.增加树的数量B.减少学习率C.增大样本比例D.调整正则化参数

8.SHAP交互值能帮助我们（）

A.发现特征组合作用B.了解特征关系C.优化模型结构D.提高模型精度

9.选择XGBoost作为林业大数据模型的原因有（）

A.对复杂数据适应性强B.模型性能好C.可解释性强D.训练成本低

10.关于特征重要性和SHAP值，说法正确的是（）

A.都用于解释模型B.特征重要性侧重单个特征C.SHAP值能体现特征交互D.两者计算方法相同

三、判断题（每题2分，共10题）

1.XGBoost只能处理数值型数据。（）

2.SHAP值越大表示该特征对模型预测结果影响越小。（）

3.特征重要性计算方法在不同模型中都一样。（）

4.XGBoost模型训练时，树的数量越多越好。（）

5.KernelSHAP计算效率高，适合大规模数据。（）

6.在林业大数据中，特征重要性可直接用于决策。（）

7.SHAP交互值为0表示特征之间无相互作用。（）

8.XGBoost训练速度比普通决策树慢。（）

9.特征重要性和SHAP值都可以用于特征选择。（）

10.SHAP只能对XGBoost模型进行解释。（）

四、简答题（每题5分，共4题）

1.简述XGBoost计算特征重要性的原理。

答：XGBoost基于树模型，通过衡量特征在树的分裂中对增益的贡