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

林业大数据极端梯度提升(XGBoost)特征重要性试题库及答案

一、单项选择题（每题2分，共10题）

1.XGBoost中计算特征重要性默认使用的方法是（）

A.基尼系数B.信息增益C.权重D.覆盖

答案：C

2.以下哪种情况可能导致XGBoost特征重要性结果不准确（）

A.数据量较大B.特征存在共线性C.迭代次数合适D.正则化参数合理

答案：B

3.XGBoost中可以调整用于计算特征重要性的参数是（）

A.etaB.gammaC.importance_typeD.max_depth

答案：C

4.若想快速了解哪些特征对模型影响大，可查看（）

A.特征相关性矩阵B.XGBoost特征重要性C.数据分布D.残差图

答案：B

5.对于林业大数据，XGBoost特征重要性排序靠前的特征通常（）

A.与目标变量无关B.对模型贡献大C.是噪声特征D.是冗余特征

答案：B

6.XGBoost训练模型后，查看特征重要性的函数是（）

A.get_booster()B.plot_importance()C.fit()D.predict()

答案：B

7.在林业数据中，特征重要性可以帮助我们（）

A.增加噪声特征B.选择关键特征C.增大数据量D.降低模型精度

答案：B

8.XGBoost特征重要性反映的是（）

A.特征的原始值大小B.特征对模型的贡献程度C.特征的缺失值比例D.特征的分布情况

答案：B

9.特征重要性结果可以用于（）

A.直接提高模型准确率B.数据可视化C.特征工程D.优化算法时间复杂度

答案：C

10.当林业数据特征较多时，利用XGBoost特征重要性可以（）

A.全部保留特征B.随机删除特征C.筛选重要特征D.不做任何处理

答案：C

二、多项选择题（每题2分，共10题）

1.以下哪些因素会影响XGBoost特征重要性的计算（）

A.数据的预处理方式B.模型的参数设置C.特征的数量D.样本的数量

答案：ABCD

2.利用XGBoost特征重要性进行特征选择的好处有（）

A.减少过拟合风险B.提高模型训练速度C.提升模型可解释性D.增加模型复杂度

答案：ABC

3.以下哪些方法可以用于验证XGBoost特征重要性的可靠性（）

A.交叉验证B.多次训练取平均C.改变数据顺序D.与其他特征选择方法对比

答案：ABD

4.在林业大数据分析中，XGBoost特征重要性可应用于（）

A.病虫害预测关键因素分析B.森林资源评估指标筛选C.林业灾害预警指标确定D.树木品种分类特征提取

答案：ABCD

5.计算XGBoost特征重要性时，importance_type参数的取值有（）

A.“weight”B.“gain”C.“cover”D.“total_gain”

答案：ABC

6.关于XGBoost特征重要性说法正确的是（）

A.重要性高的特征一定不能删除B.可以作为特征选择的依据C.不同数据集特征重要性可能不同D.反映特征与目标变量的因果关系

答案：BC

7.当特征重要性结果不稳定时，可采取的措施有（）

A.增加数据量B.调整模型参数C.更换特征选择方法D.对数据进行标准化

答案：ABC

8.XGBoost特征重要性的可视化方式有（）

A.柱状图B.折线图C.饼图D.树状图

答案：AB

9.在林业场景中，特征重要性受以下哪些数据特性影响（）

A.特征的尺度差异B.数据的缺失值情况C.特征的离散程度D.特征的分布形态

答案：ABCD

10.基于XGBoost特征重要性构建模型的流程包含（）

A.计算特征重要性B.选择重要特征C.重新训练模型D.评估模型效果

答案：ABCD

三、判断题（每题2分，共10题）

1.XGBoost特征重要性结果是固定不变的。（）

答案：错

2.特征重要性为0的特征一定可以删除。（）

答案：错

3.增加训练数据量一定会改变XGBoost特征重要性排序。（）

答案：错

4.利用XGBoost特征重要性可以完全替代人工特征选择。（）

答案：错

5.不同importance_typ