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2025年超星尔雅学习通《机器学习原理及应用》章节测试题库及答案解析

单位所属部门：________姓名：________考场号：________考生号：________

一、选择题

1.机器学习的核心目标是（）

A.模拟人类的学习过程

B.自动获取知识和技能，以优化性能

C.设计更复杂的算法

D.替代人类进行决策

答案：B

解析：机器学习的本质是从数据中自动学习和提取模式，从而提高任务性能。它不是简单模拟人类学习，也不是单纯为了设计算法或替代人类决策，而是通过优化性能来解决问题。

2.下列哪种方法不属于监督学习？（）

A.回归分析

B.决策树分类

C.聚类分析

D.支持向量机

答案：C

解析：监督学习需要带有标签的训练数据，通过学习输入与输出之间的关系来进行预测。回归分析、决策树分类和支持向量机都属于典型的监督学习方法。而聚类分析是无监督学习方法，它不需要标签数据，目的是将数据点分组。

3.在机器学习中，过拟合现象指的是（）

A.模型在训练数据上表现很好，但在测试数据上表现差

B.模型在测试数据上表现很好，但在训练数据上表现差

C.模型对噪声数据过于敏感

D.模型参数过多，计算复杂度高

答案：A

解析：过拟合是指模型学习了训练数据中的噪声和细节，导致在新的、未见过的数据上泛化能力差。表现为模型在训练集上误差很小，但在测试集上误差明显增大。

4.下列哪种模型通常用于处理非线性关系？（）

A.线性回归模型

B.逻辑回归模型

C.线性判别分析

D.神经网络

答案：D

解析：线性回归和线性判别分析都假设数据之间存在线性关系。逻辑回归虽然可以用于分类，但其本质仍是线性分类器。而神经网络通过多层非线性变换，能够有效捕捉复杂的非线性模式。

5.交叉验证的主要目的是（）

A.提高模型的训练速度

B.减少模型参数数量

C.评估模型的泛化能力

D.避免过拟合

答案：C

解析：交叉验证通过将数据分成多个子集，轮流使用不同子集作为测试集，其余作为训练集，从而得到更稳定、可靠的模型性能评估。其主要目的是准确估计模型在未见过数据上的表现，即评估泛化能力。

6.在特征工程中，下列哪种方法属于特征提取？（）

A.特征缩放

B.特征编码

C.主成分分析

D.特征选择

答案：C

解析：特征提取是指将原始特征通过某种变换生成新的、更有信息量的特征。主成分分析（PCA）通过线性变换将原始高维特征降维到更低维，同时保留大部分信息，属于特征提取。特征缩放和特征编码属于特征转换，特征选择是直接选择原有特征子集。

7.决策树模型容易出现过拟合的原因是（）

A.树的深度太深

B.树的深度太浅

C.叶片节点太多

D.特征数量太少

答案：A

解析：决策树模型通过递归划分节点构建，如果允许树无限生长，会学习到训练数据中的所有细节甚至噪声，导致过拟合。树深度越大，划分越细致，过拟合风险越高。

8.在梯度下降法中，学习率的选择会影响（）

A.模型的收敛速度

B.模型的复杂度

C.模型的训练时间

D.模型的内存占用

答案：A

解析：学习率决定了每一步参数更新的幅度。过高的学习率可能导致模型震荡甚至发散，无法收敛；过低的学习率会导致收敛速度极慢。因此，学习率直接影响到模型的收敛过程和速度。

9.下列哪种算法属于集成学习方法？（）

A.K近邻算法

B.神经网络

C.随机森林

D.贝叶斯分类器

答案：C

解析：集成学习通过组合多个弱学习器来构建一个强学习器。随机森林是典型的集成学习方法，它通过构建多个决策树并取其平均预测结果来提高泛化能力。K近邻、神经网络和贝叶斯分类器都属于基本的学习算法，不属于集成方法。

10.在处理不平衡数据集时，下列哪种方法是不恰当的？（）

A.重采样

B.改变类别权重

C.使用F1分数评估

D.直接使用准确率评估

答案：D

解析：在不平衡数据集中，直接使用准确率评估可能会产生误导。因为少数类正确率可能很低，但只要多数类预测准确，整体准确率仍然很高。应使用重采样、改变类别权重或F1分数等更合适的评估指标。

11.下列哪种度量指标适用于评估分类模型的预测精度，特别是当不同类别的错误代价相同时？（）

A.准确率

B.召回率

C.F1分数

D.AUC值

答案：A

解析：准确率是分类模型中最直观的度量指标，计算所有预测正确的样本数占总样本数的比例。当不同类别错误代价相同时，准确率能够直接反映模型的总体预测正确程度。召回率侧重于找出正例的能力，F1分数是精确率和召回率的调和平均，AUC值是ROC曲线下的面积，用于评估模型区分正负例的能力，它们在不同场景下有特定用途，但不一定是默认的通用精度度量。

12.在机器学习算法中，欠拟合现象通常指的是（）

A.模型对训练数据中