2025年Python机器学习专项卷

2025年Python机器学习专项卷考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、选择题（每题2分，共20分）1.下列哪个库是Python中最常用的科学计算和数据分析库？A.DjangoB.FlaskC.NumPyD.PandasE.Matplotlib2.在Scikit-learn中，用于进行数据标准化（均值为0，方差为1）的类是？A.`MinMaxScaler`B.`OneHotEncoder`C.`LabelEncoder`D.`StandardScaler`E.`PCA`3.对于一个二分类问题，精确率（Precision）和召回率（Recall）都高通常意味着？A.模型对正负样本的划分非常均衡B.模型能够很好地识别出正样本，同时错误地将负样本识别为正样本的情况较少C.模型能够很好地识别出负样本，同时错误地将正样本识别为负样本的情况较少D.模型泛化能力非常强E.模型的F1分数一定很高4.逻辑回归模型本质上是通过拟合一个什么函数来预测样本属于某个类别的？A.线性回归函数B.逻辑函数（Sigmoid函数）C.指数函数D.对数函数E.决策树5.决策树模型在处理非线性关系时表现出色，其主要原因是？A.可以自动进行特征选择B.能够处理大量的数据C.通过递归分割将特征空间划分为多个矩形区域D.对异常值不敏感E.可以输出模型的可解释性6.在进行交叉验证（例如5折交叉验证）时，主要目的是什么？A.减少模型训练所需的数据量B.避免模型在训练集上过拟合，评估模型的泛化能力C.自动进行特征工程D.比较不同模型的参数效果E.加快模型的训练速度7.缺失值（NaN）在NumPy数组或PandasSeries中通常用什么方法来表示？A.0B.NoneC.-1D.NaN(NotaNumber)E.空字符串''8.下列哪个参数是线性回归模型中用于惩罚系数大小，防止过拟合的正则化项系数？A.`max_depth`B.`C`C.`alpha`D.`n_estimators`E.`learning_rate`9.K-近邻（KNN）算法在预测时，通常需要设置一个参数`k`，这个参数代表什么？A.使用的特征数量B.模型的复杂度C.用于分类或回归的最近邻样本的数量D.数据的维度E.学习率10.对数据进行归一化（例如缩放到[0,1]区间）的主要目的是什么？A.提高模型的收敛速度B.增加数据的随机性C.消除不同特征之间量纲的影响，使得基于距离的算法（如KNN、SVM）更加有效D.避免梯度下降陷入局部最优E.增加模型的解释性二、填空题（每空2分，共20分）1.在Scikit-learn中，若要保存训练好的模型以便后续使用，常用的类是`__________`。2.对于一个分类问题，混淆矩阵中的`TruePositive`（TP）指的是__________。3.`Pandas`库中，用于快速创建数据框（DataFrame）的函数是`__________`。4.决策树在递归构建过程中，选择分裂节点的标准（如信息增益、基尼不纯度）是为了__________。5.`train_test_split`函数在Scikit-learn中用于将数据集分割为训练集和测试集，其中参数`test_size=0.2`表示__________。6.当特征之间存在较强的线性相关性时，可能会导致线性回归模型的系数估计不稳定，这种现象称为__________。7.在进行数据探索性分析时，使用`value_counts()`函数可以统计PandasSeries中各`__________`的出现频率。8.使用`StandardScaler`对数据进行标准化后，得到的特征的均值为__________，标准差为__________。9.逻辑回归模型输出的是样本属于正类的概率，通常需要设定一个阈值（如0.5）来进行最终的__________判决。10.特征工程中，通过组合现有特征生成新特征的方法之一是__________（例如：通过两个数值特征的乘积创建新特征）。三、判断题（每题1分，共10分，请在括号内打√或×）1.()在进行机器学习建模前，通常需要对数据进行缩放处理，无论是使用标准化还是归一化。2.()决策树是一种非参数模型，因为它不需要对数据的分布做出假设。3.()交叉验证是一种评估模型泛化能力的方法，它通过将数据集多次随机划分为训练集和验证集来进行。4.()逻辑回归模型和线性回归模型都可以用于解决分类问题。5.()`scikit-learn`库中的`Pipeline`类可以方便地串联多个数据预处理步骤和模型训练步骤。6.()对于不平衡的数据集（例如正负样本比例严重失调），使用准确率（Accuracy）作为评估指标可能是不合适的。7.()KNN算法的性能对所选择的`k`值非常敏感。8.()`Pandas`的`DataFrame`类既可以存储数值型数据，也可以存储字符串、日期等非数值型数据。9.()在特征选择中，Lasso回归通过引入L1正则化，可以将一些不重要的特征的系数压缩为0。10.()任何类型的机器学习模型都可以直接应用于新的、未见过的数据，而无需进行任何调整。四、简答题（每题5分，共20分）1.简述使用Scikit-learn进行机器学习建模的基本流程。2.解释什么是过拟合？请至少提出两种避免过拟合的方法。3.描述特征工程在机器学习项目中的重要性。4.什么是混淆矩阵？请解释其中的`TruePositive`、`FalsePositive`、`TrueNegative`和`FalseNegative`这四个指标。五、编程题（共30分）假设你有一个关于客户流失（ChurnPrediction）的数据集`churn_data.csv`，其中包含多个特征（如`Gender`,`Age`,`Tenure`,`MonthlyCharges`,`Contract`,`Churn`等），其中`Churn`是目标变量（'Yes'表示流失，'No'表示未流失）。请编写Python代码完成以下任务：1.数据加载与初步探索（8分）：*使用`pandas`加载`churn_data.csv`文件到DataFrame`df`。*查看数据的前5行。*检查数据集的各列数据类型，并将`Churn`列的数据类型转换为`category`。*检查数据集中是否存在缺失值，并简要描述缺失值的处理思路（无需实际执行）。2.数据预处理（12分）：*对于数值型特征`Age`,`Tenure`,`MonthlyCharges`，使用`StandardScaler`进行标准化处理，并将处理后的数据存储到新的DataFrame`df_scaled`中。*对于分类特征`Gender`,`Contract`，使用`OneHotEncoder`进行独热编码，并将编码后的数据与`df_scaled`合并，得到最终的`df_processed`DataFrame。注意：`Churn`列暂时保留，后续用于目标变量处理。3.目标变量处理与数据分割（5分）：*将`df_processed`中的`Churn`列（仍为'Yes'/'No'文本）转换为数值形式（例如：'Yes'为1，'No'为0），存储到`y`变量中。*使用`train_test_split`函数，将`df_processed`（去除`Churn`列后的特征数据）和`y`分割为训练集（训练集占比80%）和测试集，设置随机种子`random_state=42`。4.模型训练与评估（5分）：*使用Scikit-learn中的`LogisticRegression`类，在训练集上训练一个逻辑回归模型`log_reg_model`。*使用训练好的模型`log_reg_model`对测试集的特征数据进行预测，得到预测结果`y_pred`。*计算并打印出模型在测试集上的准确率（`accuracy_score`）。---试卷答案一、选择题1.C解析：NumPy和Pandas是Python科学计算和数据分析的基础库，其中NumPy专注于数值计算，Pandas专注于数据处理和分析。2.D解析：`StandardScaler`是Scikit-learn中用于将特征的均值为0，标准差为1的标准化的类。3.E解析：F1分数是精确率和召回率的调和平均数，当精确率和召回率都高时，F1分数通常也会很高。虽然高精确率和召回率不一定同时达到最优，但它们是F1分数的主要组成部分。4.B解析：逻辑回归模型通过Sigmoid函数将线性组合的输入特征映射到[0,1]区间，从而输出样本属于正类的概率。5.C解析：决策树通过递归地选择最佳特征将数据分割成越来越小的子集，形成多个矩形区域，从而能够有效捕捉数据中的非线性关系。6.B解析：交叉验证通过将数据集多次随机划分为训练集和验证集，评估模型在未见数据上的表现，从而更准确地估计模型的泛化能力，避免过拟合。7.D解析：在NumPy和Pandas中，缺失值通常用`NaN`（NotaNumber）表示。8.C解析：`alpha`是线性回归模型中L1正则化项的系数，用于惩罚系数的大小，防止过拟合。9.C解析：KNN算法在预测时，会计算测试样本与训练集中所有样本的距离，选择距离最近的k个邻居，根据这k个邻居的类别（分类）或取值（回归）来预测测试样本的类别或值。10.C解析：归一化可以将不同量纲的特征缩放到同一区间（如[0,1]），消除量纲差异对基于距离算法（如KNN、SVM）的影响，使模型更稳定、有效。二、填空题1.`joblib`解析：`joblib`是Scikit-learn推荐的用于持久化（保存和加载）大型NumPy数组的工具，特别适合保存训练好的模型。2.正样本被正确预测为正样本的数量解析：在混淆矩阵中，TP（TruePositive）表示模型正确地预测了样本属于正类。3.`read_csv`解析：`read_csv`是Pandas库中用于读取CSV文件并将其转换为DataFrame的常用函数。4.最大化信息增益或最小化不纯度解析：决策树在选择分裂节点的过程中，目标是找到能够最大化信息增益（信息论度量）或最小化节点不纯度（如基尼不纯度、方差）的特征和分裂点。5.将20%的数据分配给测试集解析：`test_size=0.2`参数指定了数据集中用于测试集的比例为20%。6.共线性（Collinearity）解析：当特征之间存在很强的线性关系时，线性回归模型的系数估计会变得非常不稳定，方差增大，这种现象称为共线性。7.值（或类别）解析：`value_counts()`函数主要用于统计PandasSeries或DataFrame列中各不同值或类别的出现次数。8.0；1解析：`StandardScaler`的目的是将数据转换为均值为0，标准差为1的分布。9.分类（或预测）解析：逻辑回归模型输出的是概率，需要设定一个阈值（如0.5）将概率转换为最终的分类决策（属于正类或负类）。10.特征交互（FeatureInteraction）解析：特征交互是指通过组合原始特征（如相加、相乘、求幂等）来创建能够更好捕捉数据内在规律性的新特征的方法。三、判断题1.√解析：数值型特征的取值范围和量纲差异可能很大，直接使用这些特征进行建模（尤其是基于距离的算法）可能会导致模型性能不佳，因此通常需要进行标准化或归一化处理。2.√解析：决策树不需要对数据的分布做出假设（例如不需要假设数据服从高斯分布），因此属于非参数模型。3.×解析：标准的交叉验证（如k折交叉验证）是将数据集随机划分为k个大小相等的子集，每次用k-1个子集训练，剩下的1个子集进行验证，重复k次，每个子集都用作一次验证集。题目描述的是留一交叉验证（LOOCV）的过程。4.×解析：线性回归模型输出的是连续值，主要用于回归问题。逻辑回归模型输出的是概率，主要用于分类问题。5.√解析：`Pipeline`类可以方便地将多个数据转换步骤（如标准化、缺失值填充）和模型训练步骤组织在一起，作为一个整体进行拟合和预测，避免数据泄露。6.√解析：在不平衡数据集中，如果使用准确率评估模型，模型可能会倾向于预测占多数的类别，从而得到一个看似很高的准确率，但这并不能反映模型对少数类别的预测能力。使用精确率、召回率、F1分数或AUC等指标更合适。7.√解析：KNN算法的性能高度依赖于参数`k`的选择。较小的`k`值会使模型对噪声点更敏感，而较大的`k`值可能会平滑掉数据的局部结构。8.√解析：Pandas的`DataFrame`是一种二维表格数据结构，可以容纳多种数据类型，包括数值、字符串、布尔值、日期、对tượng等。9.√解析：Lasso回归（L1正则化）的特点是将一些不重要的特征的系数压缩为精确的0，从而实现特征选择的功能。10.×解析：模型应用于新的、未见过的数据前，通常需要进行调优（如参数调整、特征工程优化）和验证（如使用验证集或交叉验证），以确保模型在新的数据上具有良好的泛化能力。四、简答题1.使用Scikit-learn进行机器学习建模的基本流程通常包括：*数据加载：使用`pandas`等工具加载数据到内存（如DataFrame）。*数据探索与预处理：检查数据（缺失值、异常值、数据类型等），进行必要的清洗和转换，如处理缺失值、数据类型转换、特征编码（独热编码、标签编码）、特征缩放（标准化、归一化）等。可能还包括特征工程（创建新特征、特征选择）。*数据分割：将数据集划分为训练集（用于模型训练）和测试集（用于模型评估），通常使用`train_test_split`函数，并设置合适的随机种子。*模型选择：根据问题类型（分类、回归等）和数据特点，选择合适的机器学习算法（如逻辑回归、决策树、SVM、KNN等）及其对应的Scikit-learn类。*模型训练：使用训练集数据对选定的模型进行拟合（调用`fit`方法）。*模型评估：使用测试集数据评估训练好的模型的性能，计算合适的评估指标（如准确率、精确率、召回率、F1分数、AUC、MSE等）。*模型调优（可选）：根据评估结果，调整模型参数（超参数），可能使用网格搜索`GridSearchCV`或随机搜索`RandomizedSearchCV`等方法。*模型预测（可选）：使用最终训练好的模型对新的、未见过的数据进行预测（调用`predict`方法）。2.过拟合是指机器学习模型在训练数据上表现非常好，但在未见过的测试数据上表现很差的现象。过拟合的原因通常是模型过于复杂，学习了训练数据中的噪声和细节，而不是数据背后的潜在模式。避免过拟合的方法主要有：*增加训练数据量：更多的数据可以帮助模型学习到更通用的模式。*减少模型复杂度：选择更简单的模型（如使用较少的决策树、降低神经网络的层数和节点数）或减少特征数量。*正则化（Regularization）：在损失函数中添加一个惩罚项（如L1正则化、L2正则化），限制模型系数的大小，迫使模型保持简单。`Ridge`和`Lasso`回归是常见的正则化方法。*使用交叉验证：通过交叉验证评估模型在未见数据上的表现，帮助选择泛化能力更好的模型和参数。*早停法（EarlyStopping）：在模型训练过程中，使用验证集监控模型性能，当验证集性能不再提升甚至开始下降时，停止训练。3.特征工程在机器学习项目中至关重要，原因如下：*特征是模型学习的直接输入，特征的质量直接影响模型的性能上限。“Garbagein,garbageout”原则说明，低质量或不相关的特征会导致模型效果差。*好的特征能够更有效地捕捉数据中的潜在模式和规律，使模型更容易学习到正确的映射关系。*特征工程可以显著提升模型的预测精度和泛化能力。*通过特征选择，可以去除冗余或不相关的特征，降低模型的复杂度，减少过拟合风险，并可能加快模型训练和预测速度。*特征工程本身也是一种创造性的过程，能够激发对数据和业务问题的更深入理解。4.混淆矩阵（ConfusionMatrix）是一个用于描述分类模型在测试集上预测结果与实际标签之间关系的二维表格。它通过行和列分别表示实际的类别和预测的类别，表格中的每个单元格（通常用TP,FP,FN,TN表示）代表对应情况下的样本数量：*TruePositive(TP)：模型正确预测为正类的样本数量（实际是正类，预测也是正类）。*FalsePositive(FP)：模型错误预测为正类的样本数量（实际是负类，预测为正类），也称为假阳性。*FalseNegative(FN)：模型错误预测为负类的样本数量（实际是正类，预测为负类），也称为假阴性。*TrueNegative(TN)：模型正确预测为负类的样本数量（实际是负类，预测也是负类）。混淆矩阵是计算各种分类评估指标（如准确率、精确率、召回率、F1分数）的基础，通过它可以直观地了解模型在不同类别上的表现，特别是对于不平衡数据集，可以更清晰地看到模型在各类别上的预测能力。五、编程题```pythonimportpandasaspdfromsklearn.preprocessingimportStandardScaler,OneHotEncoderfromposeimportColumnTransformerfromsklearn.linear_modelimportLogisticRegressionfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.metricsimportaccuracy_score#1.数据加载与初步探索#假设chun_data.csv文件存在且格式正确df=pd.read_csv('churn_data.csv')print(df.head())print(df.dtypes)df['Churn']=df['Churn'].astype('category')print(df.isnull().sum())#检查缺失值#2.数据预处理#假设'Age','Tenure','MonthlyCharges'是数值型特征#假设'Gender','Contract'是分类特征#假设其他特征已处理或无需使用num_features=['Age','Tenure','MonthlyCharges']cat_features=['Gender','Contract']#创建数值型特征的标准化处理器num_transformer=