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2025年超星尔雅学习通《数据挖掘与机器学习算法实践案例研究》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.在数据挖掘过程中，用于评估模型性能的独立数据集通常被称为（）

A.训练集

B.测试集

C.验证集

D.特征集

答案：B

解析：在数据挖掘中，将数据集划分为训练集和测试集是常见的做法。训练集用于构建模型，而测试集用于评估模型的泛化能力，即模型在未见过数据上的表现。验证集也用于模型评估，但通常在模型选择或超参数调整过程中使用，而测试集用于最终模型性能的评估。

2.下列哪种算法属于监督学习算法？（）

A.K-means聚类

B.主成分分析

C.决策树分类

D.神经网络

答案：C

解析：监督学习算法通过学习带标签的数据来预测新数据的标签。决策树分类是一种典型的监督学习算法，它通过构建决策树来对数据进行分类。K-means聚类和主成分分析属于无监督学习算法，而神经网络可以用于监督学习，也可以用于无监督学习，取决于具体的应用场景。

3.在逻辑回归模型中，输出结果通常在0到1之间，这是因为（）

A.逻辑回归使用Sigmoid函数作为激活函数

B.逻辑回归只能处理二分类问题

C.逻辑回归的参数都是连续的

D.逻辑回归的损失函数是平方损失函数

答案：A

解析：逻辑回归模型使用Sigmoid函数作为激活函数，该函数将输入值映射到0到1之间。这使得逻辑回归的输出可以解释为概率，非常适合用于二分类问题。逻辑回归不仅可以处理二分类问题，也可以通过修改输出层来处理多分类问题。逻辑回归的参数可以是连续的，但其损失函数通常不是平方损失函数，而是交叉熵损失函数。

4.决策树算法在处理缺失值时，通常采用的方法是（）

A.删除含有缺失值的样本

B.将缺失值视为一个单独的类别

C.使用均值或中位数填充缺失值

D.根据上下文信息进行插值

答案：B

解析：决策树算法在处理缺失值时，通常将缺失值视为一个单独的类别进行处理。这样可以避免丢失信息，并允许算法根据缺失值的特点进行决策。删除含有缺失值的样本会导致数据损失，使用均值或中位数填充缺失值可能会引入偏差，而根据上下文信息进行插值虽然可以处理缺失值，但通常需要更复杂的处理方法，不适合决策树算法。

5.下列哪种方法不属于降维方法？（）

A.主成分分析

B.因子分析

C.线性判别分析

D.决策树剪枝

答案：D

解析：降维方法旨在减少数据的维度，同时保留尽可能多的信息。主成分分析、因子分析和线性判别分析都是常用的降维方法。决策树剪枝是用于优化决策树模型的方法，它通过减少决策树的复杂度来提高模型的泛化能力，但不属于降维方法。

6.在交叉验证过程中，将数据集划分为k个子集，通常采用的方法是（）

A.随机划分

B.等间隔划分

C.按时间顺序划分

D.按类别比例划分

答案：A

解析：在交叉验证过程中，将数据集划分为k个子集通常采用随机划分的方法。这样可以确保每个子集的样本分布是相似的，从而得到更可靠的模型评估结果。等间隔划分、按时间顺序划分和按类别比例划分等方法可能会导致子集之间的样本分布不均匀，从而影响模型评估的可靠性。

7.在支持向量机算法中，用于控制模型复杂度的参数是（）

A.正则化参数

B.核函数参数

C.学习率

D.迭代次数

答案：A

解析：在支持向量机算法中，正则化参数用于控制模型的复杂度。较大的正则化参数会导致模型更加简单，从而避免过拟合；较小的正则化参数会导致模型更加复杂，从而可能捕捉到数据中的噪声。核函数参数、学习率和迭代次数等参数对模型的性能也有影响，但它们不直接控制模型的复杂度。

8.在K近邻算法中，选择合适的K值非常重要，以下哪种方法可以用于选择K值？（）

A.交叉验证

B.留一法

C.训练集误差

D.A和B

答案：D

解析：在K近邻算法中，选择合适的K值非常重要。交叉验证和留一法都是常用的方法，可以用于选择K值。交叉验证通过多次训练和测试模型来评估不同K值的性能，而留一法通过每次留出一个样本作为测试集来评估模型性能。训练集误差虽然可以提供一些信息，但通常不能用于选择K值，因为训练集误差可能会随着K值的增加而减小，但这并不意味着模型在测试集上的性能会更好。

9.在神经网络中，用于激活神经元的函数通常是（）

A.线性函数

B.Sigmoid函数

C.ReLU函数

D.Softmax函数

答案：C

解析：在神经网络中，用于激活神经元的函数通常是ReLU函数。ReLU函数具有计算简单、避免梯度消失等优点，因此被广泛应用于神经网络中。Sigmoid函数和Softmax函数也常用于神经网络的输出层，但它们不适用于隐藏层。线性函数虽然可