2026年Python机器学习工程师面试常见题含答案

2026年Python机器学习工程师面试常见题含答案一、选择题（共5题，每题2分）注：题目面向国内互联网、金融行业，侧重常用算法与工程实践。1.以下哪个库是Python中用于数据预处理和特征工程的常用库？A.TensorFlowB.PyTorchC.PandasD.Matplotlib答案：C解析：Pandas是Python数据处理的基石，提供DataFrame、Series等结构化数据操作工具，常用于清洗、转换和特征工程。2.在逻辑回归模型中，以下哪个参数用于控制正则化强度？A.学习率（learningrate）B.正则化系数（C）C.批量大小（batchsize）D.迭代次数（epochs）答案：B解析：逻辑回归的正则化通常通过C参数控制，C值越小，正则化越强，防止过拟合。3.以下哪种算法属于集成学习中的Bagging方法？A.决策树B.随机森林C.AdaBoostD.K近邻答案：B解析：随机森林通过自助采样（bootstrapsampling）和随机特征选择构建多个决策树并集成，属于Bagging。4.在处理文本数据时，以下哪种技术常用于将文本转换为数值特征？A.朴素贝叶斯B.TF-IDFC.神经网络嵌入（Word2Vec）D.主题模型（LDA）答案：B解析：TF-IDF通过词频和逆文档频率将文本转换为向量，适用于文本分类任务。5.以下哪种模型适用于处理序列数据？A.线性回归B.支持向量机C.LSTMD.K-Means答案：C解析：LSTM（长短期记忆网络）是RNN的一种变体，擅长处理时序数据，如股票预测、自然语言处理。二、填空题（共5题，每题2分）注：题目涉及机器学习常用概念与工程实践。1.在交叉验证中，K折交叉验证将数据分成K份，每次留一份作为测试集，其余作为训练集，重复K次，最终结果取平均值。2.过拟合是指模型在训练数据上表现良好，但在未见数据上泛化能力差。解决方法包括增加数据量、降低模型复杂度或使用正则化。3.梯度下降是一种优化算法，通过计算损失函数的梯度并沿负梯度方向更新参数，逐步逼近最小值。4.特征工程是将原始数据转化为机器学习模型可用的特征的过程，包括特征提取、选择和转换。5.模型漂移是指模型在上线后因数据分布变化导致性能下降，需要定期重新训练或调整参数。三、简答题（共5题，每题4分）注：题目侧重算法原理与实际应用。1.简述决策树模型的优缺点。答案：-优点：-易于理解和解释，可可视化。-对非线性关系处理效果好。-需要少量数据预处理。-缺点：-容易过拟合，对噪声敏感。-对数据分布变化敏感。-不适合高维数据。2.解释什么是过拟合，并列举三种解决方法。答案：-过拟合是指模型学习到训练数据中的噪声或细节，导致泛化能力差。-解决方法：1.增加数据量：扩充训练数据，减少随机性。2.降低模型复杂度：减少层数或节点数。3.正则化：如L1/L2惩罚项限制参数大小。3.什么是正则化？为什么在机器学习中常用？答案：-正则化是在损失函数中添加惩罚项，限制模型参数的大小，防止过拟合。-常用原因：-提高模型泛化能力。-避免过拟合导致的欠拟合问题。-增强模型鲁棒性。4.简述K近邻（KNN）算法的原理及其适用场景。答案：-原理：根据距离度量（如欧氏距离）寻找最近的K个训练样本，通过多数投票或平均值预测新样本类别。-适用场景：-小数据集分类。-对数据分布无假设的算法。-可解释性强。5.什么是特征交叉？举例说明其作用。答案：-特征交叉是指创建新的特征组合，如通过两个特征相乘或相加生成新特征。-作用：-提高模型表达能力。-捕捉特征间非线性关系，如用户年龄×收入预测消费倾向。四、编程题（共3题，每题10分）注：题目基于Pandas、Scikit-learn库，考察实际操作能力。1.数据预处理：给定以下DataFrame，请完成以下任务：-删除缺失值。-将`age`列离散化为三个区间：`<20`,`20-40`,`>40`。-计算每组的平均`salary`。pythonimportpandasaspddata={'name':['Alice','Bob','Charlie',None],'age':[25,35,None,50],'salary':[50000,80000,75000,60000]}df=pd.DataFrame(data)答案：python删除缺失值df=df.dropna(subset=['name','age','salary'])离散化agedf['age_group']=pd.cut(df['age'],bins=[0,20,40,float('inf')],labels=['<20','20-40','>40'])计算平均salaryavg_salary=df.groupby('age_group')['salary'].mean()print(avg_salary)2.模型训练：使用以下数据训练逻辑回归模型，预测`target`：pythonfromsklearn.linear_modelimportLogisticRegressionfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitX=df[['age','salary']]y=df['target']X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.2,random_state=42)model=LogisticRegression()model.fit(X_train,y_train)请输出模型在测试集上的准确率。答案：pythonfromsklearn.metricsimportaccuracy_scorey_pred=model.predict(X_test)accuracy=accuracy_score(y_test,y_pred)print(f'准确率：{accuracy:.2f}')3.特征工程：给定以下文本数据，请使用TF-IDF将文本转换为向量，并展示前5个样本的向量：pythontexts=["机器学习很棒","深度学习比机器学习更强大","自然语言处理是机器学习的一部分","Python是编程语言","数据科学需要机器学习"]答案：pythonfromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfVectorizervectorizer=TfidfVectorizer()X=vectorizer.fit_transform(texts)print(vectorizer.get_feature_names_out())print(X[:5].toarray())五、开放题（共2题，每题10分）注：考察问题解决和工程实践能力。1.在实际项目中，如何评估模型性能？列举至少三种指标并说明适用场景。答案：-准确率（Accuracy）：适用于类别平衡数据，如二分类任务。-F1分数（F1-Score）：适用于类别不平衡数据，综合precision和recall。-AUC（ROC曲线下面积）：适用于评估模型排序能力，如点击率预测。2.假设你需要处理一个大