2025年线性回归正则化技术考核试卷

2025年线性回归正则化技术考核试卷1.在线性回归中，Lasso回归使用哪种正则化方法？A.L1正则化B.L2正则化C.弹性网络D.岭回归2.Lasso回归的主要目的是什么？A.最小化误差B.最小化模型复杂度C.最大化模型解释力D.最小化方差3.在正则化线性回归中，L2正则化项通常是什么？A.λΣ(y_i-y_pred_i)^2B.λΣ|y_i-y_pred_i|C.λΣ(y_i-y_pred_i)^2+λΣβ_j^2D.λΣ|y_i-y_pred_i|^24.正则化项的系数λ如何影响模型？A.λ越大，模型越复杂B.λ越小，模型越复杂C.λ越大，模型越简单D.λ的值不影响模型5.在正则化线性回归中，选择合适的λ值通常使用什么方法？A.交叉验证B.网格搜索C.随机选择D.以上都是6.Lasso回归在处理多重共线性问题时有什么优势？A.可以处理多重共线性B.无法处理多重共线性C.降低了模型的解释力D.增加了模型的复杂度7.在Lasso回归中，哪些系数可能会变为零？A.所有系数B.部分系数C.没有系数D.以上都不是8.岭回归与Lasso回归的主要区别是什么？A.岭回归使用L1正则化B.岭回归使用L2正则化C.岭回归不能处理多重共线性D.岭回归没有正则化项9.在岭回归中，哪些系数可能会变为零？A.所有系数B.部分系数C.没有系数D.以上都不是10.正则化线性回归主要用于解决什么问题？A.过拟合B.交叉验证C.数据标准化D.多重共线性11.在正则化线性回归中，数据标准化有什么作用？A.增加模型复杂度B.降低模型解释力C.提高模型性能D.以上都不是12.在Lasso回归中，如何选择最佳的λ值？A.通过交叉验证B.通过网格搜索C.通过随机选择D.以上都是13.正则化线性回归中，L1正则化项的数学表达式是什么？A.λΣ(y_i-y_pred_i)^2B.λΣ|y_i-y_pred_i|C.λΣ(y_i-y_pred_i)^2+λΣβ_j^2D.λΣ|y_i-y_pred_i|^214.在岭回归中，正则化项的数学表达式是什么？A.λΣ(y_i-y_pred_i)^2B.λΣ|y_i-y_pred_i|C.λΣ(y_i-y_pred_i)^2+λΣβ_j^2D.λΣ|y_i-y_pred_i|^215.正则化线性回归中，如何避免过拟合？A.增加数据量B.选择合适的λ值C.数据标准化D.以上都是16.在Lasso回归中，正则化项的系数λ如何影响模型？A.λ越大，模型越复杂B.λ越小，模型越复杂C.λ越大，模型越简单D.λ的值不影响模型17.在岭回归中，正则化项的系数λ如何影响模型？A.λ越大，模型越复杂B.λ越小，模型越复杂C.λ越大，模型越简单D.λ的值不影响模型18.正则化线性回归中，如何选择合适的特征？A.通过特征选择B.通过交叉验证C.通过数据标准化D.以上都是19.在Lasso回归中，如何处理多重共线性问题？A.使用L1正则化B.使用L2正则化C.增加数据量D.以上都是20.在岭回归中，如何处理多重共线性问题？A.使用L1正则化B.使用L2正则化C.增加数据量D.以上都是21.正则化线性回归中，如何评估模型性能？A.通过交叉验证B.通过R方值C.通过均方误差D.以上都是22.在Lasso回归中，如何评估模型性能？A.通过交叉验证B.通过R方值C.通过均方误差D.以上都是23.在岭回归中，如何评估模型性能？A.通过交叉验证B.通过R方值C.通过均方误差D.以上都是24.正则化线性回归中，如何处理非线性关系？A.使用多项式回归B.使用核方法C.使用决策树D.以上都是25.在Lasso回归中，如何处理非线性关系？A.使用多项式回归B.使用核方法C.使用决策树D.以上都是26.在岭回归中，如何处理非线性关系？A.使用多项式回归B.使用核方法C.使用决策树D.以上都是27.正则化线性回归中，如何处理缺失值？A.删除含有缺失值的样本B.使用插值法填充C.使用模型预测填充D.以上都是28.在Lasso回归中，如何处理缺失值？A.删除含有缺失值的样本B.使用插值法填充C.使用模型预测填充D.以上都是29.在岭回归中，如何处理缺失值？A.删除含有缺失值的样本B.使用插值法填充C.使用模型预测填充D.以上都是30.正则化线性回归中，如何处理不平衡数据？A.使用过采样B.使用欠采样C.使用SMOTE算法D.以上都是31.在Lasso回归中，如何处理不平衡数据？A.使用过采样B.使用欠采样C.使用SMOTE算法D.以上都是32.在岭回归中，如何处理不平衡数据？A.使用过采样B.使用欠采样C.使用SMOTE算法D.以上都是33.正则化线性回归中，如何处理高维数据？A.使用降维方法B.使用特征选择C.使用PCAD.以上都是34.在Lasso回归中，如何处理高维数据？A.使用降维方法B.使用特征选择C.使用PCAD.以上都是35.在岭回归中，如何处理高维数据？A.使用降维方法B.使用特征选择C.使用PCAD.以上都是36.正则化线性回归中，如何处理大规模数据？A.使用分布式计算B.使用批量处理C.使用随机梯度下降D.以上都是37.在Lasso回归中，如何处理大规模数据？A.使用分布式计算B.使用批量处理C.使用随机梯度下降D.以上都是38.在岭回归中，如何处理大规模数据？A.使用分布式计算B.使用批量处理C.使用随机梯度下降D.以上都是39.正则化线性回归中，如何处理时间序列数据？A.使用滑动窗口B.使用ARIMA模型C.使用LSTMD.以上都是40.在Lasso回归中，如何处理时间序列数据？A.使用滑动窗口B.使用ARIMA模型C.使用LSTMD.以上都是41.在岭回归中，如何处理时间序列数据？A.使用滑动窗口B.使用ARIMA模型C.使用LSTMD.以上都是42.正则化线性回归中，如何处理分类数据？A.使用独热编码B.使用标签编码C.使用多项式回归D.以上都是43.在Lasso回归中，如何处理分类数据？A.使用独热编码B.使用标签编码C.使用多项式回归D.以上都是44.在岭回归中，如何处理分类数据？A.使用独热编码B.使用标签编码C.使用多项式回归D.以上都是45.正则化线性回归中，如何处理文本数据？A.使用TF-IDFB.使用Word2VecC.使用多项式回归D.以上都是46.在Lasso回归中，如何处理文本数据？A.使用TF-IDFB.使用Word2VecC.使用多项式回归D.以上都是47.在岭回归中，如何处理文本数据？A.使用TF-IDFB.使用Word2VecC.使用多项式回归D.以上都是48.正则化线性回归中，如何处理图像数据？A.使用卷积神经网络B.使用PCAC.使用多项式回归D.以上都是49.在Lasso回归中，如何处理图像数据？A.使用卷积神经网络B.使用PCAC.使用多项式回归D.以上都是50.在岭回归中，如何处理图像数据？A.使用卷积神经网络B.使用PCAC.使用多项式回归D.以上都是51.判断题：Lasso回归可以处理多重共线性问题。A.正确B.错误52.判断题：岭回归可以处理多重共线性问题。A.正确B.错误53.判断题：正则化线性回归可以避免过拟合。A.正确B.错误54.判断题：Lasso回归可以处理非线性关系。A.正确B.错误55.判断题：岭回归可以处理非线性关系。A.正确B.错误56.判断题：正则化线性回归可以处理不平衡数据。A.正确B.错误57.判断题：Lasso回归可以处理不平衡数据。A.正确B.错误58.判断题：岭回归可以处理不平衡数据。A.正确B.错误59.判断题：正则化线性回归可以处理高维数据。A.正确B.错误60.判断题：Lasso回归可以处理高维数据。A.正确B.错误61.判断题：岭回归可以处理高维数据。A.正确B.错误62.判断题：正则化线性回归可以处理大规模数据。A.正确B.错误63.判断题：Lasso回归可以处理大规模数据。A.正确B.错误64.判断题：岭回归可以处理大规模数据。A.正确B.错误65.判断题：正则化线性回归可以处理时间序列数据。A.正确B.错误66.判断题：Lasso回归可以处理时间序列数据