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2025年超星尔雅学习通《机器学习实战案例》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.在机器学习实战案例中，下列哪项不是常见的模型评估指标？（）

A.准确率

B.精确率

C.召回率

D.模型复杂度

答案：D

解析：模型复杂度不是模型评估指标，而是模型选择和调优中的一个考虑因素。准确率、精确率和召回率都是常用的模型评估指标，用于衡量模型的性能。

2.下列哪种算法不属于监督学习算法？（）

A.决策树

B.神经网络

C.K-means聚类

D.支持向量机

答案：C

解析：K-means聚类属于无监督学习算法，而决策树、神经网络和支持向量机都属于监督学习算法。

3.在特征工程中，下列哪种方法不属于特征缩放技术？（）

A.标准化

B.归一化

C.主成分分析

D.均值化

答案：C

解析：主成分分析是一种降维技术，而标准化、归一化和均值化都是特征缩放技术。

4.在交叉验证中，下列哪种方法不属于常见的交叉验证方法？（）

A.留一法

B.K折交叉验证

C.弄虚作假法

D.时间序列交叉验证

答案：C

解析：弄虚作假法不是交叉验证方法，而留一法、K折交叉验证和时间序列交叉验证都是常见的交叉验证方法。

5.在机器学习中，下列哪种模型属于非参数模型？（）

A.线性回归

B.逻辑回归

C.K近邻

D.决策树

答案：C

解析：K近邻属于非参数模型，而线性回归、逻辑回归和决策树都属于参数模型。

6.在过拟合的情况下，下列哪种方法可以用来缓解过拟合问题？（）

A.增加数据量

B.减少特征数量

C.正则化

D.以上都是

答案：D

解析：增加数据量、减少特征数量和正则化都可以用来缓解过拟合问题。

7.在机器学习中，下列哪种算法属于集成学习算法？（）

A.决策树

B.随机森林

C.支持向量机

D.K近邻

答案：B

解析：随机森林属于集成学习算法，而决策树、支持向量机和K近邻不属于集成学习算法。

8.在特征选择中，下列哪种方法不属于过滤法？（）

A.相关性分析

B.互信息

C.Lasso回归

D.递归特征消除

答案：D

解析：递归特征消除属于包裹法，而相关性分析、互信息和Lasso回归都属于过滤法。

9.在机器学习中，下列哪种评估指标适用于不平衡数据集？（）

A.准确率

B.精确率

C.召回率

D.F1分数

答案：D

解析：F1分数适用于不平衡数据集，而准确率、精确率和召回率在不平衡数据集上可能存在误导性。

10.在模型调优中，下列哪种方法不属于网格有哪些信誉好的足球投注网站？（）

A.穷举有哪些信誉好的足球投注网站

B.随机有哪些信誉好的足球投注网站

C.贝叶斯优化

D.交叉验证

答案：D

解析：交叉验证是模型评估方法，而穷举有哪些信誉好的足球投注网站、随机有哪些信誉好的足球投注网站和贝叶斯优化都属于模型调优方法中的网格有哪些信誉好的足球投注网站。

11.在机器学习实战案例中，下列哪种方法不属于特征工程的技术？（）

A.特征提取

B.特征编码

C.模型选择

D.特征缩放

答案：C

解析：模型选择属于模型评估和选择阶段，而特征提取、特征编码和特征缩放都属于特征工程的技术。

12.下列哪种算法不属于分类算法？（）

A.线性回归

B.决策树

C.K近邻

D.支持向量机

答案：A

解析：线性回归属于回归算法，而决策树、K近邻和支持向量机都属于分类算法。

13.在数据预处理中，下列哪种方法不属于数据清洗技术？（）

A.缺失值处理

B.异常值处理

C.数据归一化

D.数据转换

答案：C

解析：数据归一化属于数据缩放技术，而缺失值处理、异常值处理和数据转换都属于数据清洗技术。

14.在机器学习中，下列哪种评估指标适用于回归问题？（）

A.精确率

B.召回率

C.均方误差

D.F1分数

答案：C

解析：均方误差是回归问题的常用评估指标，而精确率、召回率和F1分数是分类问题的评估指标。

15.在过拟合的情况下，下列哪种方法可以用来防止过拟合？（）

A.增加数据量

B.减少特征数量

C.正则化

D.以上都是

答案：D

解析：增加数据量、减少特征数量和正则化都可以用来防止过拟合。

16.在集成学习算法中，下列哪种方法不属于Bagging？（）

A.决策树集成

B.随机森林

C.AdaBoost

D.提升树

答案：C

解析：AdaBoost属于Boosting，而决策树集成、随机森林和提升树都属于Bagging。

17.在特征选择中，下列哪种方法不属于包裹法？（）

A.递归特征消除

B.基于模型的特征选择

C.顺序前进选择

D.顺序向后选择

答案：B

解析：基于模型的特征选择属于过滤法，而递归特征消除、顺序前进选择和顺序向后选择都属于包裹法。

18.在