建模面试题及答案

建模面试题及答案

一、单项选择题（每题2分，共10题）1.以下哪种模型常用于线性回归建模？A.决策树B.支持向量机C.最小二乘法答案：C2.在数据预处理中，对缺失值常用的处理方法是？A.直接删除B.随机填充C.均值填充答案：C3.哪种算法不属于聚类算法？A.K-MeansB.DBSCANC.逻辑回归答案：C4.评价分类模型常用的指标是？A.RMSEB.MAEC.准确率答案：C5.以下哪个是监督学习算法？A.PCAB.朴素贝叶斯C.层次聚类答案：B6.建模时，数据划分通常采用？A.8:2B.7:3C.6:4答案：B7.过拟合时模型表现为？A.训练误差大，测试误差大B.训练误差小，测试误差大C.训练误差小，测试误差小答案：B8.特征选择的目的不包括？A.提高模型精度B.增加计算量C.减少过拟合答案：B9.梯度下降算法用于？A.寻找最优解B.数据降维C.模型评估答案：A10.以下哪种数据类型不适用于决策树建模？A.数值型B.文本型C.图像型答案：C二、多项选择题（每题2分，共10题）1.常用的数据可视化工具包括？A.MatplotlibB.SeabornC.Plotly答案：ABC2.属于无监督学习的算法有？A.主成分分析B.关联规则挖掘C.K近邻算法答案：AB3.数据标准化方法有？A.归一化B.标准化（Z-score）C.对数变换答案：ABC4.评价回归模型的指标有？A.R平方B.均方误差（MSE）C.平均绝对误差（MAE）答案：ABC5.以下哪些是机器学习的基本步骤？A.数据收集B.模型训练C.模型部署答案：ABC6.特征工程包括？A.特征提取B.特征选择C.特征变换答案：ABC7.处理非线性数据可采用的方法有？A.核函数B.神经网络C.线性回归答案：AB8.随机森林的优点有？A.抗过拟合能力强B.可处理高维数据C.训练速度快答案：AB9.交叉验证的常见方式有？A.K折交叉验证B.留一法C.自助法答案：ABC10.深度学习模型包括？A.卷积神经网络（CNN）B.循环神经网络（RNN）C.多层感知机（MLP）答案：ABC三、判断题（每题2分，共10题）1.线性回归模型只能处理线性关系的数据。（√）2.数据量越大，模型一定越好。（×）3.聚类分析不需要预先定义类别。（√）4.决策树容易出现过拟合问题。（√）5.标准化后的数据均值一定为0，方差一定为1。（×）6.支持向量机只能用于分类问题。（×）7.过采样可以解决数据不平衡问题。（√）8.岭回归和Lasso回归都能进行特征选择。（×）9.随机梯度下降比批量梯度下降收敛速度快。（√）10.主成分分析可以保留原始数据的所有信息。（×）四、简答题（每题5分，共4题）1.简述K-Means算法的基本步骤。答案：随机选择K个初始聚类中心，计算每个样本到聚类中心的距离并分配到最近的簇，重新计算各簇的中心，重复上述步骤直到聚类中心不再变化。2.什么是欠拟合？如何解决？答案：欠拟合指模型过于简单，不能很好拟合数据特征，训练和测试误差都大。解决方法有增加特征、采用更复杂模型，如增加神经网络层数等。3.解释混淆矩阵的作用。答案：混淆矩阵用于直观展示分类模型在各类别上的预测情况，行表示真实类别，列表示预测类别。能清晰看出模型的错分和正确分类情况，辅助评估模型性能。4.简述特征选择的常用方法。答案：过滤法，根据特征的统计信息筛选；包装法，将特征选择视为搜索问题，用模型评估；嵌入法，在模型训练过程中自动进行特征选择，如Lasso回归。五、讨论题（每题5分，共4题）1.讨论在实际建模中，如何平衡模型的复杂度和泛化能力。答案：可先从简单模型开始，评估性能。若欠拟合，增加复杂度；若过拟合，进行正则化，如L1、L2正则。还可采用交叉验证选合适超参数，同时避免特征过多导致过拟合，适当做特征选择。2.当面对高维稀疏数据时，应如何选择合适的建模算法？答案：可考虑决策树及其集成算法，如随机森林、XGBoost，对稀疏数据适应性好。还可用支持向量机，通过核函数处理高维问题。另外，进行降维操作，如PCA后再用合适算法建模。3.谈谈你对模型可解释性的理解以及在实际应用中的重要性。答案：模型可解释性指能理解模型如何做出决策。在实际应用中，如医疗、金融领域，可解释性至关重要，医生、金融从业者需明白模型依据，以便做出可靠决策，增强信任。4.举