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尚硅谷Python机器学习实战测试题目答案详解

一、单选题（共10题，每题2分，合计20分）

1.在Python中，用于执行逻辑运算的库是？

A.NumPy

B.Pandas

C.Matplotlib

D.`None`oftheabove

答案：D

解析：Python的内置逻辑运算符（如`and`、`or`、`not`）可以直接使用，无需特定库。NumPy、Pandas、Matplotlib主要用于数值计算、数据处理和可视化。

2.下列哪个不是机器学习中的常见损失函数？

A.均方误差（MSE）

B.交叉熵损失

C.L1惩罚

D.决策树损失

答案：D

解析：均方误差（MSE）、交叉熵损失、L1惩罚都是常见的损失函数。决策树本身是一种算法，不直接对应损失函数。

3.在Scikit-learn中，用于线性回归的模型是？

A.`DecisionTreeClassifier`

B.`RandomForestRegressor`

C.`LinearRegression`

D.`KMeans`

答案：C

解析：`LinearRegression`用于线性回归任务，`DecisionTreeClassifier`用于分类，`RandomForestRegressor`用于回归，`KMeans`用于聚类。

4.下列哪个方法可以用于特征选择？

A.PCA（主成分分析）

B.Lasso回归

C.决策树特征重要性

D.以上都是

答案：D

解析：PCA、Lasso回归、决策树特征重要性都可以用于特征选择。PCA降维，Lasso通过惩罚项选择重要特征，决策树通过特征重要性评分选择。

5.在交叉验证中，`K-Fold`交叉验证的`K`通常取值为？

A.2

B.5或10

C.20

D.任意值

答案：B

解析：`K-Fold`交叉验证通常取`K=5`或`K=10`，既能保证数据利用率，又能减少方差。

6.下列哪个模型属于集成学习？

A.逻辑回归

B.支持向量机

C.随机森林

D.K近邻

答案：C

解析：随机森林是集成学习方法，通过组合多个决策树提升性能。逻辑回归、支持向量机、K近邻是单一模型。

7.在处理缺失值时，下列哪种方法不属于常见策略？

A.删除含有缺失值的样本

B.填充均值或中位数

C.使用模型预测缺失值

D.将缺失值视为一个新类别

答案：D

解析：删除样本、填充均值/中位数、模型预测都是常见策略。将缺失值视为新类别适用于分类任务，但不是通用方法。

8.在特征缩放中，`StandardScaler`和`MinMaxScaler`的主要区别是？

A.`StandardScaler`使用均值和标准差，`MinMaxScaler`将特征缩放到[0,1]区间

B.两者无区别

C.`StandardScaler`适用于非线性数据，`MinMaxScaler`适用于线性数据

D.两者都适用于分类数据

答案：A

解析：`StandardScaler`将特征转换为均值为0、标准差为1的分布；`MinMaxScaler`将特征缩放到[0,1]区间。两者应用场景不同。

9.在模型评估中，`F1分数`适用于？

A.回归任务

B.分类任务（特别是不平衡数据）

C.聚类任务

D.降维任务

答案：B

解析：`F1分数`是精确率和召回率的调和平均，适用于分类任务，尤其是数据不平衡时。

10.在Python中，用于并行计算库是？

A.NumPy

B.Dask

C.Matplotlib

D.Pandas

答案：B

解析：Dask是用于并行计算的库，支持大规模数据处理。NumPy、Pandas、Matplotlib主要用于单线程计算。

二、多选题（共5题，每题3分，合计15分）

1.下列哪些属于监督学习算法？

A.线性回归

B.决策树分类

C.K近邻

D.KMeans聚类

答案：A、B、C

解析：线性回归、决策树分类、K近邻都是监督学习算法。KMeans聚类属于无监督学习。

2.在模型调优中，常用的方法包括？

A.网格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：A、B、C、D

解析：网格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、贝叶斯优化、交叉验证都是模型调优的常用方法。

3.下列哪些可以用于处理高维数据？

A.PCA

B.LDA

C.特征选择

D.标准化

答案：A、B、C

解析：PCA、LDA、特征选择可以用于降维或选择重要特征。标准化是特征预处理方法，不直接处理高维性。

4.在Scikit-learn中，下列哪些属于评估模型的方法？

A.准确率

B.召回率

C.F1分数

D.AUC

答案：A、B、C、D

解