2025年高职第二学年（人工智能技术）机器学习基础测试题及答案

2025年高职第二学年（人工智能技术）机器学习基础测试题及答案

（考试时间：90分钟满分100分）班级______姓名______第I卷（选择题共30分）答题要求：本卷共6题，每题5分。在每题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的。1.以下关于机器学习中监督学习的说法，正确的是（）A.监督学习不需要标签数据B.监督学习的目标是让模型学习数据中的特征C.监督学习的模型训练需要同时提供输入和输出数据D.监督学习只能处理分类问题2.在决策树算法中，用于选择划分属性的指标通常是（）A.信息增益B.基尼系数C.均方误差D.以上都是3.下列哪种算法不属于无监督学习算法（）A.K-Means算法B.朴素贝叶斯算法C.主成分分析算法D.层次聚类算法4.神经网络中的激活函数作用是（）A.增加模型的复杂度B.对输入数据进行非线性变换C.提高模型的收敛速度D.减少模型的过拟合现象5.支持向量机（SVM）主要用于解决（）A.回归问题B.分类问题C.聚类问题D.降维问题6.在机器学习中，模型评估指标准确率（accuracy）的计算公式是（）A.预测正确的样本数/总样本数B.预测错误的样本数/总样本数C.（预测正确的正例数+预测正确的负例数）/总样本数D.（预测错误的正例数+预测错误的负例数）/总样本数第II卷（非选择题共70分）答题要求：本卷共4题，其中7题10分，8题15分，9题20分，10题25分。请根据题目要求，在相应位置作答。7.（10分）简述机器学习中模型评估的常用指标，并说明它们分别适用于什么场景。8.（15分）请详细阐述K-Means算法的原理及步骤。9.（20分）材料：在一个电商平台上，有大量用户的购买记录数据，包括用户ID、购买商品类别、购买时间、购买金额等信息。现在需要构建一个模型来预测用户未来可能购买的商品类别。问题：请你选择一种合适的机器学习算法，并说明理由。同时，描述该算法在这个场景下的大致流程。10.（25分）材料：某公司收集了员工的工作时长、工作效率评分、技能水平评估、绩效考核结果等数据，希望通过这些数据构建一个模型来预测员工的离职倾向。问题：（1）你认为可以使用哪些机器学习算法来解决这个问题？请列举至少两种算法，并说明理由。（2）对于其中一种算法，详细描述其在该场景下的模型构建步骤。答案：1.C2.A3.B4.B5.B6.A7.常用指标及适用场景：准确率，适用于各类分类问题，衡量预测正确的样本比例；精确率，在有正例和负例的分类中，关注正例预测正确的比例，常用于信息检索等；召回率，关注实际正例被正确预测的比例，如疾病检测等；F1值，综合精确率和召回率；均方误差，用于回归问题，衡量预测值与真实值的误差平方均值。8.K-Means算法原理及步骤：原理是将数据集划分为K个簇，使得簇内数据点相似度高，簇间相似度低。步骤：首先随机选择K个聚类中心；然后计算每个数据点到聚类中心的距离，将数据点分配到最近的簇；接着重新计算每个簇的中心；不断重复上述步骤，直到聚类中心稳定或满足停止条件。9.选择决策树算法。理由：决策树算法可以处理离散型数据，适合对用户购买商品类别进行分类预测。流程：首先对数据进行预处理，包括数据清洗、特征选择等；然后使用决策树算法构建模型，通过选择合适的属性进行划分，生成决策树；最后对决策树进行剪枝等优化操作，得到最终模型用于预测用户未来购买商品类别。10.（1）可以使用逻辑回归算法。逻辑回归是一种广义线性模型，适用于二分类问题，可用于预测员工是否离职。还可以使用支持向量机算法，它能处理高维数据，对于复杂的员工数据关系有较好的处理能力。（2）以逻辑回归为例，模型构建步骤：先对数据进行预处理，如标准化等；然后将工作时长、工作效率评分等作为特征，员工离职倾向（是