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无人机多光谱森林分类样本不平衡处理算法试题库及答案

一、单项选择题（每题2分，共10题）

1.以下哪种是常见的处理样本不平衡的欠采样方法？

A.SMOTEB.随机欠采样C.ADASYND.聚类欠采样

答案：B

2.在无人机多光谱数据中，样本不平衡会导致？

A.模型精度提升B.模型泛化能力增强

C.模型偏向多数类D.模型训练更快

答案：C

3.以下哪个指标常用于评估处理样本不平衡后的模型效果？

A.准确率B.召回率C.F1值D.均方误差

答案：C

4.SMOTE算法的主要作用是？

A.减少多数类样本B.增加少数类样本

C.平衡特征D.优化模型结构

答案：B

5.处理样本不平衡时，阈值移动方法属于？

A.欠采样B.过采样C.调整分类决策D.特征工程

答案：C

6.对于极度不平衡的无人机多光谱森林分类样本，哪种方法效果可能更好？

A.随机过采样B.随机欠采样C.综合方法D.不处理

答案：C

7.以下哪种方法不属于过采样技术？

A.随机过采样B.边界SMOTEC.编辑最近邻法D.高斯过采样

答案：C

8.样本不平衡会影响模型的？

A.训练时间B.复杂度C.稳定性D.可解释性

答案：C

9.处理无人机多光谱森林分类样本不平衡，首先要做的是？

A.直接用模型训练B.分析不平衡程度

C.进行特征选择D.选择过采样方法

答案：B

10.以下哪种算法能自适应处理样本不平衡？

A.传统决策树B.随机森林C.AdaBoostD.K近邻

答案：C

二、多项选择题（每题2分，共10题）

1.常见的处理样本不平衡的方法有？

A.过采样B.欠采样C.调整分类阈值D.特征工程

答案：ABCD

2.过采样技术包括？

A.随机过采样B.SMOTEC.数据合成D.聚类过采样

答案：ABC

3.欠采样方法有？

A.随机欠采样B.TomekLinksC.编辑最近邻法D.单边选择算法

答案：ABCD

4.样本不平衡对无人机多光谱森林分类模型的影响有？

A.少数类识别率低B.模型易过拟合

C.评估指标不准确D.训练时间延长

答案：ABC

5.评估处理样本不平衡后模型的指标有？

A.准确率B.召回率C.F1值D.Gini系数

答案：ABC

6.基于聚类的样本不平衡处理方法优势在于？

A.提高数据多样性B.降低计算成本

C.更好保留数据分布D.不需要先验知识

答案：AC

7.以下哪些属于改进的SMOTE算法？

A.BorderlineSMOTEB.K-SMOTEC.ADASYND.随机SMOTE

答案：ABC

8.特征工程在处理样本不平衡中的作用有？

A.降低不平衡程度B.提高模型性能

C.消除噪声D.减少计算量

答案：AB

9.处理样本不平衡时，选择方法需要考虑的因素有？

A.数据集大小B.不平衡比例C.模型类型D.计算资源

答案：ABCD

10.融合多种处理样本不平衡方法的好处有？

A.发挥不同方法优势B.提高模型鲁棒性

C.降低模型复杂度D.提升模型泛化能力

答案：ABD

三、判断题（每题2分，共10题）

1.样本不平衡一定会导致模型性能下降。（）

答案：错

2.随机过采样会增加数据集的规模。（）

答案：对

3.欠采样方法一定会丢失信息。（）

答案：错

4.F1值能很好地反映处理样本不平衡后模型的综合性能。（）

答案：对

5.SMOTE算法只能生成少数类样本。（）

答案：对

6.处理样本不平衡不需要对原始数据进行预处理。（）

答案：错

7.调整分类阈值是一种简单有效的处理样本不平衡方法。（）

答案：对

8.特征工程不能改善样本不平衡问题。（）

答案：错

9.随机森林对样本不平衡问题不敏感。（）

答案：对

10.单一处理样本不平衡方法一定比融合方法效果差。（）

答案：错

四、简答题（每题5分，共4题）

1.简述随机过采样的原理。

答案：随机过采样是从少数类样本中随机重复抽取样本，增加少数类样本数量，从而使数据集类别分布趋于平衡，简单直接，但可能导致过拟合。

2.为什么F1值适合评估处理样本不平衡后的模型？

答案：F1值综合了准确率和召回率。样本不平衡时，准确率易被多数类主导，而F1值兼顾了对少数类和多数类的识别能力，能更全