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2025年超星尔雅学习通《数据挖掘与机器学习算法优化》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.数据挖掘的基本流程不包括（）

A.数据预处理

B.模型评估

C.数据可视化

D.算法选择

答案：D

解析：数据挖掘的基本流程通常包括数据预处理、数据转换、模型生成、模型评估和结果解释等步骤。算法选择通常是在模型生成阶段进行的，而不是一个独立的流程步骤。

2.以下哪种方法不属于数据预处理阶段（）

A.数据清洗

B.数据集成

C.数据变换

D.数据分类

答案：D

解析：数据预处理阶段主要包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约等方法。数据分类属于数据挖掘的建模阶段，而不是预处理阶段。

3.在特征选择方法中，递归特征消除（RFE）属于（）

A.过滤法

B.包裹法

C.嵌入法

D.替换法

答案：C

解析：递归特征消除（RFE）是一种嵌入法，它在模型训练过程中逐步移除权重最小的特征，直到达到所需的特征数量。

4.决策树算法中，用于衡量节点分裂质量的指标是（）

A.信息增益

B.熵

C.方差

D.相关系数

答案：A

解析：决策树算法中，信息增益是用于衡量节点分裂质量的常用指标，它表示分裂后数据纯度的提升程度。

5.以下哪种算法属于集成学习方法（）

A.决策树

B.支持向量机

C.随机森林

D.K近邻

答案：C

解析：集成学习方法是通过组合多个学习器来提高整体性能的方法，随机森林是一种典型的集成学习方法，它通过组合多个决策树来提高模型的泛化能力。

6.在交叉验证中，k折交叉验证的k值通常取（）

A.2

B.5

C.10

D.20

答案：B

解析：k折交叉验证是一种常用的交叉验证方法，k值通常取5或10，5折交叉验证更为常用，因为它可以在较小的数据集上提供较为可靠的评估结果。

7.以下哪种方法不属于模型评估中的过拟合现象（）

A.模型在训练集上表现良好，但在测试集上表现差

B.模型过于复杂，导致训练误差很小，但泛化能力差

C.模型参数过多，导致训练集上的拟合度过高

D.模型在训练集和测试集上的表现都很差

答案：D

解析：过拟合现象是指模型在训练集上表现良好，但在测试集上表现差，这通常是由于模型过于复杂，导致训练集上的拟合度过高。模型在训练集和测试集上的表现都很差通常是由于欠拟合现象。

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.模型的过拟合程度

C.模型的参数估计

D.以上都是

答案：D

解析：在梯度下降法中，学习率的选择会影响模型的收敛速度、过拟合程度和参数估计，合适的学习率可以使模型更快地收敛到最优解，而不合适的学习率可能导致模型无法收敛或过拟合。

9.以下哪种方法不属于特征工程（）

A.特征提取

B.特征选择

C.数据标准化

D.模型选择

答案：D

解析：特征工程主要包括特征提取、特征选择和特征变换等方法，模型选择属于建模阶段，而不是特征工程阶段。

10.在机器学习中，过拟合通常可以通过以下哪种方法缓解（）

A.增加训练数据

B.减少模型复杂度

C.使用正则化

D.以上都是

答案：D

解析：过拟合通常可以通过增加训练数据、减少模型复杂度和使用正则化等方法缓解，这些方法都可以提高模型的泛化能力，减少模型在训练集上的过拟合现象。

11.下列哪项不是数据挖掘的目标（）

A.概念描述

B.关联规则挖掘

C.序列模式挖掘

D.数据分类

答案：D

解析：数据挖掘的主要目标包括概念描述、关联规则挖掘、序列模式挖掘、异常检测等。数据分类属于机器学习的一个具体任务，而不是数据挖掘的overarching目标。数据挖掘旨在从大量数据中发现有价值的模式和知识，而分类是利用这些模式或知识对数据进行预测的一种方式。

12.在数据预处理中，处理缺失值的方法不包括（）

A.删除含有缺失值的记录

B.使用均值、中位数或众数填充

C.使用回归方法预测缺失值

D.对缺失值进行编码

答案：D

解析：处理缺失值是数据预处理的重要步骤，常用方法包括删除含有缺失值的记录、使用均值、中位数或众数填充、使用回归或插值方法预测缺失值等。对缺失值进行编码（如用特殊值标记）通常是在处理分类变量缺失值时的一部分，但不是一种独立的缺失值处理方法。主要的目标是估计或补充缺失的信息，而编码通常是数据转换的步骤。

13.下列哪种评估指标适用于不平衡类别的分类问题（）

A.准确率

B.精确率

C.召回率

D.F1分数

答案：D

解析：在不平衡类别的分类问题中，仅使用准确率可能无法反映模型对少数类别的预测性能。精确率、召回率和F1分数都是考虑了类别不平衡性