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2025年Python编程机器学习测试卷

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内置的数据类型？

A.list

B.dict

C.array

D.tuple

2.在Python中，用于打开一个文件并对其进行读写操作的函数是？

A.file()

B.open()

C.read()

D.write()

3.关于Python列表（list），下列说法错误的是？

A.列表是可变的（mutable）

B.列表可以包含不同类型的数据

C.列表索引从0开始

D.列表不支持切片操作

4.下列哪个是Python中定义函数的关键字？

A.function

B.def

C.func

D.define

5.在Scikit-learn中，用于将数据集划分为训练集和测试集的常用模块是？

A.datasets

B.model_selection

C.preprocessing

D.metrics

6.下列哪个机器学习算法属于监督学习？

A.K-Means聚类

B.主成分分析（PCA）

C.决策树

D.层次聚类

7.评估分类模型性能时，混淆矩阵中的真阳性（TP）、假阳性（FP）、真阴性（TN）、假阴性（FN）是指？

A.模型参数

B.特征向量

C.实际类别与预测类别的一致性情况

D.损失函数值

8.当机器学习模型的训练误差很低，但测试误差较高时，最可能发生的问题是？

A.欠拟合（Underfitting）

B.过拟合（Overfitting）

C.数据噪声

D.样本偏差

9.在Pandas中，用于创建DataFrame对象的函数是？

A.list()

B.dict()

C.DataFrame()

D.series()

10.下列哪个不是常用的特征工程方法？

A.特征缩放（如标准化）

B.特征编码（如One-Hot编码）

C.特征选择

D.模型集成

二、填空题（每空2分，共20分）

1.Python中，用于循环访问序列（如列表、字符串）中每个元素的语句是_______语句。

2.在机器学习中，将数据集按照一定的比例随机划分成训练集、验证集和测试集是为了_______。

3.决策树算法通过构建一系列的_______来对数据进行划分。

4.缺失值是数据预处理中常见的问题之一。

5.Scikit-learn中，`fit()`方法用于_______模型。

6.逻辑回归模型输出的是样本属于正类概率的_______。

7.交叉验证（Cross-Validation）是一种用来评估模型泛化能力的方法。

8.`Pandas`库中的`NaN`通常表示_______。

9.使用`StandardScaler`对特征进行缩放时，其目标是使所有特征的均值为0，标准差为1。

10.机器学习的核心目标是让模型具备良好的_______能力。

三、判断题（每题2分，共10分）

1.在Python中，变量名区分大小写。（）

2.任何类型的Python对象都可以存储在列表中。（）

3.`def`关键字后面必须紧跟冒号`:`。（）

4.K近邻（KNN）算法在预测时需要训练模型，即需要存储训练数据。（）

5.使用`Pandas`的`groupby()`函数可以进行简单的聚合统计操作。（）

四、简答题（每题5分，共15分）

1.简述Python中列表和字典的主要区别。

2.解释什么是过拟合，并至少提出一种减轻过拟合的方法。

3.在使用机器学习模型进行预测前，为什么通常需要对数据进行预处理？请列举至少三种常见的预处理步骤。

五、编程题（共35分）

1.（15分）编写Python代码，完成以下任务：

a.创建一个包含以下数据的列表：`[[Alice,25,Female],[Bob,30,Male],[Charlie,35,Male]]`。

b.使用列表推导式，创建一个新列表，包含所有人的姓名（字符串）。

c.定义一个函数`calculate_average_age(data