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机器学习算法实战测试题目及解析

一、选择题（共5题，每题2分，共10分）

1.在处理文本分类任务时，以下哪种特征提取方法最适用于中文文本？

A.TF-IDF

B.Word2Vec

C.BERT

D.LDA

2.假设有一个数据集包含1000个样本，每个样本有10个特征，其中5个特征是数值型，5个特征是类别型。在构建决策树模型时，以下哪种方法最适合处理类别型特征？

A.Gini系数

B.信息增益

C.互信息

D.卡方检验

3.在逻辑回归模型中，以下哪个参数是控制模型复杂度的？

A.学习率

B.正则化参数λ

C.批量大小

D.迭代次数

4.在K-means聚类算法中，选择初始聚类中心的方法有哪些？

A.随机选择

B.K-means++

C.局部最优

D.以上都是

5.在处理时间序列数据时，以下哪种模型最适合进行长期趋势预测？

A.ARIMA

B.LSTM

C.GRU

D.Prophet

二、填空题（共5题，每题2分，共10分）

1.在支持向量机（SVM）中，核函数的作用是______。

2.在随机森林算法中，通过______来控制树的深度。

3.在梯度下降法中，学习率过大会导致______。

4.在PCA降维过程中，特征值越大表示该特征对数据变异性的______。

5.在神经网络中，激活函数ReLU的缺点是______。

三、简答题（共5题，每题4分，共20分）

1.简述过拟合和欠拟合的概念及其解决方法。

2.解释交叉验证的原理及其在模型评估中的作用。

3.描述KNN算法的优缺点及其适用场景。

4.说明决策树算法的剪枝策略及其目的。

5.解释梯度下降法中的动量项的作用。

四、计算题（共3题，每题10分，共30分）

1.数据预处理：

给定一个包含缺失值的数值型数据集，样本数为100，特征数为5。假设缺失值占比为20%，请计算填补缺失值后的均值和方差变化（假设使用均值填补）。

2.逻辑回归计算：

给定一个逻辑回归模型，参数θ为[0.5,-0.25,0.1]，输入样本x为[1,2,3]，请计算样本的预测概率P(y=1)。

3.K-means聚类：

给定以下样本点：

(1,2),(2,3),(3,4),(8,7),(9,6),(10,5)

使用K=2进行K-means聚类，请写出初始聚类中心的选择过程及最终的聚类结果。

五、综合应用题（共2题，每题15分，共30分）

1.文本分类任务：

假设你正在处理一个中文新闻分类任务，数据集包含10个类别（如体育、娱乐、科技等），每个类别有500个样本。请简述以下步骤：

-特征提取方法的选择及理由。

-模型选择及参数调优策略。

-评估指标的选择及计算方法。

2.时间序列预测任务：

假设你正在预测某城市未来一周的空气质量指数（AQI），数据集包含过去一年的每日AQI值。请简述以下步骤：

-数据预处理方法的选择及理由。

-模型选择及参数调优策略。

-评估指标的选择及计算方法。

答案及解析

一、选择题

1.答案：A

解析：TF-IDF（词频-逆文档频率）适用于中文文本分类，通过统计词频和逆文档频率来提取特征，能有效处理中文文本的稀疏性。Word2Vec和BERT需要预训练模型，BERT更适用于深层语义理解，但计算成本高。LDA适用于主题模型，不适用于直接分类。

2.答案：B

解析：决策树处理类别型特征时常用信息增益（InformationGain）或基尼系数（GiniImpurity）。信息增益基于熵的概念，更适合处理类别型特征，能较好地反映特征对分类的区分能力。互信息也适用于类别特征，但计算复杂度较高。卡方检验主要用于特征选择，不适用于树模型。

3.答案：B

解析：逻辑回归模型通过正则化参数λ（L1或L2正则化）来控制模型复杂度，防止过拟合。学习率控制收敛速度，批量大小影响内存效率，迭代次数决定训练时长。

4.答案：D

解析：K-means的初始聚类中心选择方法包括随机选择、K-means++（更优的初始中心选择）和局部最优（如k-means++结合贪心策略）。实际应用中常结合多种方法，如K-means++能显著提高收敛速度和聚类质量。

5.答案：A

解析：ARIMA（自回归积分滑动平均模型）适用于短期时间序列预测，长期预测效果较差。LSTM和GRU适合处理长期依赖关系，但计算成本高。Prophet是Facebook开源的时间序列预测工具，适合具有明显趋势和季节性的数据，但不如ARIMA灵活。

二、填空题

1.答案：将低维特征映射到高维空间，使样本线性可分

解析：核函数将原始特征空间映射到高维特征空间，使原本线性