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2025年Python编程机器学习试卷

考试时间：______分钟总分：______分姓名：______

一、选择题（每题2分，共20分）

1.下列哪个不是Python的标准数据类型？

A.int

B.float

C.boolean

D.list

2.在Python中，用于表示无限精度浮点数的模块是？

A.math

B.numpy

C.decimal

D.cmath

3.下列关于列表和元组的说法，正确的是？

A.列表是不可变的，元组是可变的

B.列表是可变的，元组是不可变的

C.列表和元组都可以使用索引和切片

D.列表和元组都只能存储同一种类型的数据

4.以下哪个方法用于删除字典中的指定键值对？

A.remove()

B.pop()

C.delete()

D.drop()

5.在Pandas中，用于处理缺失数据的函数是？

A.dropna()

B.fillna()

C.bothAandB

D.NeitherAnorB

6.Matplotlib库中，用于绘制散点图的函数是？

A.plot()

B.hist()

C.scatter()

D.bar()

7.下列哪个属于监督学习算法？

A.K-Means聚类

B.决策树

C.主成分分析

D.神经网络

8.评估分类模型性能时，通常使用的指标不包括？

A.准确率(Accuracy)

B.召回率(Recall)

C.F1分数

D.决定系数(R-squared)

9.逻辑回归模型主要用于解决什么类型的问题？

A.回归问题

B.分类问题

C.聚类问题

D.密度估计问题

10.交叉验证的主要目的是？

A.提高模型的训练速度

B.减少模型的选择偏差

C.增加模型的复杂度

D.避免过拟合

二、填空题（每空1分，共20分）

1.Python中，用于定义函数的关键字是________。

2.在Python中，如果要同时遍历两个或多个序列，可以使用________循环。

3.NumPy库中，用于创建一维数组的函数是________。

4.Pandas中，用于选择DataFrame中特定列的语法是________。

5.数据标准化（Z-scorenormalization）通常指将数据转换为均值为0，标准差为1的形式，常用的库函数是________。

6.决策树模型中，选择分裂属性时常用的指标有________和信息增益率。

7.在机器学习中，过拟合是指模型在训练数据上表现很好，但在__________数据上表现差的现象。

8.评估回归模型性能时，常用的指标有均方误差(MSE)、均方根误差(RMSE)和__________。

9.Scikit-learn是Python中常用的机器学习库，其核心API遵循“_______-fit-transform”或“_______-predict”模式。

10.朴素贝叶斯分类器基于__________假设，认为各个特征之间相互独立。

三、简答题（每题5分，共20分）

1.简述Python中列表推导式（ListComprehension）的语法结构及其优点。

2.解释Pandas中DataFrame和Series的区别。

3.描述监督学习和无监督学习的主要区别。

4.简述过拟合和欠拟合的概念，并分别提出一种解决方法。

四、编程题（每题25分，共50分）

1.编写Python代码，实现以下功能：

a.导入NumPy库。

b.创建一个3x3的二维数组，元素为1到9。

c.计算该数组的平均值。

d.将数组的每一行元素求和。

e.将数组中的所有元素按升序排序。

2.编写Python代码，使用Pandas库完成以下数据分析和处理任务：

a.导入Pandas库。

b.创建一个包含以下数据的DataFrame：`data={Name:[Alice,Bob,Charlie,David],Age:[25,30,35,40],City:[NewYork,LosAngeles,Chicago,Houston]}`