2025年AI产品疾病风险预测模型设计考核试卷

2025年AI产品疾病风险预测模型设计考核试卷一、单项选择题（每题1分，共30题）1.在设计AI产品疾病风险预测模型时，以下哪项不是关键数据来源？A.电子健康记录B.病理图像C.社交媒体数据D.市场调研数据2.以下哪种算法通常用于分类问题？A.线性回归B.决策树C.神经网络D.PCA3.在特征选择过程中，以下哪项方法不属于过滤法？A.相关性分析B.递归特征消除C.LASSO回归D.逐步回归4.在模型训练过程中，以下哪项指标最适合用于评估模型的泛化能力？A.准确率B.精确率C.召回率D.F1分数5.在处理不平衡数据集时，以下哪项方法最为常用？A.重采样B.交叉验证C.超参数调优D.特征工程6.在模型评估过程中，以下哪项指标最适合用于评估模型的鲁棒性？A.AUCB.MSEC.RMSED.MAE7.在模型部署过程中，以下哪项措施最为重要？A.模型优化B.模型解释C.模型监控D.模型训练8.在设计AI产品疾病风险预测模型时，以下哪项不是模型评估的常用方法？A.交叉验证B.留一法C.自举法D.模型融合9.在特征工程过程中，以下哪项方法不属于特征变换？A.归一化B.标准化C.主成分分析D.特征选择10.在模型训练过程中，以下哪项方法不属于集成学习方法？A.随机森林B.提升树C.算法堆叠D.决策树11.在处理缺失值时，以下哪项方法最为常用？A.删除缺失值B.插值法C.假设缺失值D.特征工程12.在模型训练过程中，以下哪项指标最适合用于评估模型的过拟合情况？A.AUCB.MSEC.RMSED.MAE13.在设计AI产品疾病风险预测模型时，以下哪项不是模型优化的常用方法？A.超参数调优B.模型融合C.特征工程D.模型训练14.在处理高维数据时，以下哪项方法最为常用？A.特征选择B.特征降维C.模型优化D.模型训练15.在模型评估过程中，以下哪项指标最适合用于评估模型的稳定性？A.AUCB.MSEC.RMSED.MAE16.在设计AI产品疾病风险预测模型时，以下哪项不是模型部署的常用方法？A.云服务部署B.本地部署C.边缘计算D.模型训练17.在特征工程过程中，以下哪项方法不属于特征构建？A.特征组合B.特征交互C.特征选择D.特征变换18.在模型训练过程中，以下哪项方法不属于深度学习方法？A.卷积神经网络B.循环神经网络C.支持向量机D.深度信念网络19.在处理不平衡数据集时，以下哪项方法最为有效？A.重采样B.交叉验证C.超参数调优D.特征工程20.在模型评估过程中，以下哪项指标最适合用于评估模型的精确性？A.AUCB.MSEC.RMSED.MAE21.在设计AI产品疾病风险预测模型时，以下哪项不是模型解释的常用方法？A.LIMEB.SHAPC.可视化D.模型训练22.在特征工程过程中，以下哪项方法不属于特征变换？A.归一化B.标准化C.主成分分析D.特征选择23.在模型训练过程中，以下哪项方法不属于集成学习方法？A.随机森林B.提升树C.算法堆叠D.决策树24.在处理缺失值时，以下哪项方法最为常用？A.删除缺失值B.插值法C.假设缺失值D.特征工程25.在模型训练过程中，以下哪项指标最适合用于评估模型的过拟合情况？A.AUCB.MSEC.RMSED.MAE26.在设计AI产品疾病风险预测模型时，以下哪项不是模型优化的常用方法？A.超参数调优B.模型融合C.特征工程D.模型训练27.在处理高维数据时，以下哪项方法最为常用？A.特征选择B.特征降维C.模型优化D.模型训练28.在模型评估过程中，以下哪项指标最适合用于评估模型的稳定性？A.AUCB.MSEC.RMSED.MAE29.在设计AI产品疾病风险预测模型时，以下哪项不是模型部署的常用方法？A.云服务部署B.本地部署C.边缘计算D.模型训练30.在特征工程过程中，以下哪项方法不属于特征构建？A.特征组合B.特征交互C.特征选择D.特征变换二、多项选择题（每题2分，共20题）1.以下哪些是AI产品疾病风险预测模型的关键数据来源？A.电子健康记录B.病理图像C.社交媒体数据D.市场调研数据2.以下哪些算法通常用于分类问题？A.线性回归B.决策树C.神经网络D.PCA3.在特征选择过程中，以下哪些方法属于过滤法？A.相关性分析B.递归特征消除C.LASSO回归D.逐步回归4.在模型训练过程中，以下哪些指标适合用于评估模型的泛化能力？A.准确率B.精确率C.召回率D.F1分数5.在处理不平衡数据集时，以下哪些方法最为常用？A.重采样B.交叉验证C.超参数调优D.特征工程6.在模型评估过程中，以下哪些指标适合用于评估模型的鲁棒性？A.AUCB.MSEC.RMSED.MAE7.在模型部署过程中，以下哪些措施最为重要？A.模型优化B.模型解释C.模型监控D.模型训练8.在设计AI产品疾病风险预测模型时，以下哪些不是模型评估的常用方法？A.交叉验证B.留一法C.自举法D.模型融合9.在特征工程过程中，以下哪些方法属于特征变换？A.归一化B.标准化C.主成分分析D.特征选择10.在模型训练过程中，以下哪些方法属于集成学习方法？A.随机森林B.提升树C.算法堆叠D.决策树11.在处理缺失值时，以下哪些方法最为常用？A.删除缺失值B.插值法C.假设缺失值D.特征工程12.在模型训练过程中，以下哪些指标适合用于评估模型的过拟合情况？A.AUCB.MSEC.RMSED.MAE13.在设计AI产品疾病风险预测模型时，以下哪些不是模型优化的常用方法？A.超参数调优B.模型融合C.特征工程D.模型训练14.在处理高维数据时，以下哪些方法最为常用？A.特征选择B.特征降维C.模型优化D.模型训练15.在模型评估过程中，以下哪些指标适合用于评估模型的稳定性？A.AUCB.MSEC.RMSED.MAE16.在设计AI产品疾病风险预测模型时，以下哪些不是模型部署的常用方法？A.云服务部署B.本地部署C.边缘计算D.模型训练17.在特征工程过程中，以下哪些方法属于特征构建？A.特征组合B.特征交互C.特征选择D.特征变换18.在模型训练过程中，以下哪些方法属于深度学习方法？A.卷积神经网络B.循环神经网络C.支持向量机D.深度信念网络19.在处理不平衡数据集时，以下哪些方法最为有效？A.重采样B.交叉验证C.超参数调优D.特征工程20.在模型评估过程中，以下哪些指标适合用于评估模型的精确性？A.AUCB.MSEC.RMSED.MAE三、判断题（每题1分，共20题）1.电子健康记录是AI产品疾病风险预测模型的关键数据来源。2.决策树通常用于分类问题。3.相关性分析属于过滤法。4.AUC最适合用于评估模型的泛化能力。5.重采样是处理不平衡数据集的常用方法。6.MSE最适合用于评估模型的鲁棒性。7.模型监控是模型部署的重要措施。8.交叉验证是模型评估的常用方法。9.归一化属于特征变换。10.随机森林属于集成学习方法。11.删除缺失值是处理缺失值的最常用方法。12.MSE最适合用于评估模型的过拟合情况。13.超参数调优是模型优化的常用方法。14.特征降维是处理高维数据的常用方法。15.RMSE最适合用于评估模型的稳定性。16.云服务部署是模型部署的常用方法。17.特征组合属于特征构建。18.卷积神经网络属于深度学习方法。19.交叉验证是处理不平衡数据集的有效方法。20.MAE最适合用于评估模型的精确性。四、简答题（每题5分，共2题）1.简述AI产品疾病风险预测模型设计的关键步骤。2.如何评估AI产品疾病风险预测模型的性能？附标准答案：一、单项选择题1.D2.B3.B4.A5.A6.A7.C8.C9.D10.D11.B12.B13.D14.B15.A16.D17.C18.C19.A20.A21.D22.D23.D24.B25.B26.D27.B28.A29.D30.C二、多项选择题1.ABC2.BCD3.AD4.ACD5.AB6.AD7.ABC8.CD9.ABC10.ABC11.AB12.BC13.CD14.AB15.ACD16.ABC17.AB18.AB19.AB20.AD三、判断题1.√2.√3.√4.×5.