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

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

一、单项选择题（每题2分，共10题）

1.XGBoost中默认的损失函数是（）

A.均方误差B.交叉熵C.绝对误差D.对数损失

2.SHAP交互值主要用于（）

A.评估模型准确性B.分析特征重要性

C.查看特征间相互作用D.选择最优超参数

3.在XGBoost中，控制模型复杂度的参数是（）

A.learning_rateB.max_depthC.gammaD.n_estimators

4.以下哪种不是计算特征重要性的方法（）

A.基于模型系数B.SHAP值C.随机森林D.基尼系数

5.要可视化SHAP交互值，常用的库是（）

A.MatplotlibB.SeabornC.SHAPD.Plotly

6.XGBoost属于哪种机器学习算法（）

A.决策树B.神经网络C.支持向量机D.集成学习

7.SHAP中计算特征重要性基于（）

A.信息增益B.期望边际贡献C.均方误差D.准确率

8.当特征较多时，XGBoost可以有效防止（）

A.过拟合B.欠拟合C.模型收敛慢D.计算量过大

9.在XGBoost训练中，early_stopping_rounds参数作用是（）

A.提前停止训练B.增加训练轮数C.调整学习率D.选择特征

10.SHAP交互值可视化中，颜色通常代表（）

A.特征值大小B.交互强度C.特征重要性D.模型得分

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.可处理大规模数据C.对缺失值敏感D.可并行计算

2.SHAP可用于分析的方面有（）

A.单个样本特征重要性B.全局特征重要性

C.特征间交互作用D.模型性能评估

3.以下哪些参数会影响XGBoost模型性能（）

A.etaB.subsampleC.colsample_bytreeD.reg_alpha

4.计算特征重要性的方法有（）

A.PermutationImportanceB.MeanDecreaseImpurity

C.SHAP值D.CoefficientImportance

5.在可视化SHAP交互值时，可选择的图形有（）

A.散点图B.柱状图C.热力图D.折线图

6.XGBoost支持的数据格式有（）

A.numpy数组B.pandasDataFrameC.DMatrixD.list

7.SHAP库提供的主要工具包括（）

A.shap_valuesB.summary_plotC.force_plotD.dependence_plot

8.防止XGBoost过拟合的方法有（）

A.降低max_depthB.增加n_estimators

C.使用正则化参数D.减少样本量

9.特征重要性分析在林业大数据中的作用有（）

A.筛选关键特征B.理解模型决策C.提升模型性能D.数据降维

10.关于SHAP交互值，正确的说法有（）

A.能反映特征间协同效应B.取值有正有负

C.绝对值越大交互越强D.只对线性模型有效

三、判断题（每题2分，共10题）

1.XGBoost只能处理数值型数据。（）

2.SHAP交互值可直接用于模型训练。（）

3.在XGBoost中，learning_rate越大模型收敛越快。（）

4.特征重要性的计算结果与数据集无关。（）

5.利用SHAP可以对不同模型的特征重要性进行比较。（）

6.XGBoost模型训练时不需要划分训练集和测试集。（）

7.SHAP交互值可视化中，点的大小无实际意义。（）

8.增加XGBoost的树的数量一定能提升模型性能。（）

9.特征重要性分析可以帮助去除冗余特征。（）

10.SHAP交互值为0表示两个特征没有交互作用。（）

四、简答题（每题5分，共4题）

1.简述XGBoost相比传统决策树的优势。

答案：XGBoost采用并行计算，速度快；能处理大规模数据；有正则化项防止过拟合；支