2026年考试题集机器学习实践技能

2026年考试题集：机器学习实践技能一、选择题（共10题，每题2分，共20分）1.在处理工业设备故障预测时，若数据中存在大量缺失值，以下哪种方法最适合初步处理？（）A.直接删除含缺失值的样本B.使用均值/中位数/众数填充C.应用K-近邻填充D.建立基于插值的预测模型2.以下哪种算法最适合用于高维稀疏数据的降维？（）A.PCA（主成分分析）B.t-SNE（t-分布随机邻域嵌入）C.LDA（线性判别分析）D.ISOMAP（等距映射）3.在电商推荐系统中，若用户行为数据具有强时间依赖性，以下哪种模型最能捕捉序列特征？（）A.决策树B.神经网络C.RNN（循环神经网络）D.逻辑回归4.在金融风控场景中，若需处理样本不平衡问题，以下哪种策略最有效？（）A.重采样（过采样/欠采样）B.调整类别权重C.集成学习（如XGBoost）D.以上都是5.在自然语言处理任务中，以下哪种模型最适合处理长距离依赖问题？（）A.CNN（卷积神经网络）B.BERT（Transformer）C.LSTM（长短期记忆网络）D.朴素贝叶斯6.在医疗影像分析中，若需检测微小病灶，以下哪种损失函数最合适？（）A.均方误差（MSE）B.交叉熵损失C.FocalLossD.HingeLoss7.在用户画像构建中，以下哪种方法最适合处理多模态数据（如文本+图像）？（）A.特征工程B.多任务学习C.聚类分析D.回归分析8.在自动驾驶感知任务中，若需优化模型推理速度，以下哪种技术最有效？（）A.模型剪枝B.知识蒸馏C.量化优化D.以上都是9.在时间序列预测中，若数据存在非线性趋势，以下哪种模型最合适？（）A.ARIMA模型B.ProphetC.GARCH模型D.线性回归10.在强化学习中，以下哪种算法属于基于策略的优化方法？（）A.Q-LearningB.DDPG（深度确定性策略梯度）C.A2C（异步优势演员评论家）D.SARSA二、填空题（共5题，每题2分，共10分）1.在处理文本数据时，常用__________方法将文本转换为数值特征。答：词嵌入（如Word2Vec、BERT）2.在深度学习模型训练中，__________是防止过拟合的重要技术。答：正则化（L1/L2、Dropout）3.在推荐系统中，__________算法通过协同过滤机制捕捉用户-物品交互矩阵。答：矩阵分解（如SVD）4.在异常检测任务中，__________算法假设正常数据服从高斯分布。答：高斯混合模型（GMM）5.在模型评估中，__________指标适用于衡量召回率与精确率的平衡。答：F1分数三、简答题（共5题，每题4分，共20分）1.简述过拟合和欠拟合的区别，并说明如何解决这两种问题。答：-过拟合：模型对训练数据拟合过度，泛化能力差；欠拟合：模型过于简单，未能捕捉数据规律。解决方法：-过拟合：增加数据量、正则化、早停（EarlyStopping）、简化模型；-欠拟合：增加模型复杂度、特征工程、减少正则化强度。2.解释交叉验证的作用，并说明K折交叉验证的步骤。答：交叉验证通过多次拆分数据，减少模型评估的随机性，提高泛化能力。K折步骤：1.将数据随机分成K个不重叠的子集；2.依次用K-1个子集训练，剩余1个子集验证，重复K次；3.计算K次验证结果的均值作为模型性能。3.说明特征工程在机器学习中的重要性，并举例说明两种常见特征工程方法。答：特征工程通过转换原始数据，显著提升模型性能。方法举例：-特征组合：如“用户年龄×消费频率”；-标准化：将数据缩放到[0,1]区间，消除量纲影响。4.解释集成学习的原理，并说明随机森林如何通过Bagging提升模型鲁棒性。答：集成学习通过组合多个模型，降低单一模型的偏差和方差。随机森林原理：-Bagging（BootstrapAggregating）：随机采样生成多个训练子集，训练独立模型；-集成预测结果，减少过拟合风险。5.说明深度学习模型训练中“梯度消失/爆炸”问题的原因及解决方法。答：原因：-深层网络中反向传播时，梯度逐层乘积/除积导致数值不稳定；解决方法：-避免深层网络：使用残差网络（ResNet）；-优化器选择：Adam、RMSprop；-梯度裁剪：限制梯度绝对值。四、论述题（共2题，每题10分，共20分）1.结合实际场景，论述如何设计一个电商用户流失预测系统，包括数据采集、特征工程、模型选择及评估指标。答：-数据采集：用户行为日志（浏览、加购、下单）、交易记录、会员信息；-特征工程：-交互频率（如“7日活跃度”）；-购物金额变化（环比增长率）；-用户属性（年龄、地域）；-模型选择：-LGBM（轻量级梯度提升）；-LSTM（捕捉时序依赖）；-评估指标：-AUC（区分度）；-ChurnRate（流失率）。2.结合自动驾驶场景，论述如何优化一个目标检测模型的精度与效率，并说明权衡策略。答：-精度优化：-数据增强（如Mosaicaugmentation）；-模型结构优化（如YOLOv5）；-多尺度训练（调整输入尺寸）；-效率优化：-模型剪枝（移除冗余权重）；-量化（FP16/INT8）；-权衡策略：-根据实际需求调整精度-效率曲线（如车载场景优先效率）。五、编程题（共2题，每题15分，共30分）1.数据预处理与特征工程假定你有一份包含用户年龄、性别、消费金额的数据集（CSV格式），请实现以下任务：-读取数据；-处理缺失值（年龄用中位数填充，性别用众数填充）；-对消费金额进行标准化（z-score）；-创建新特征“是否高消费”（消费金额＞均值）；python示例代码框架importpandasaspdimportnumpyasnpfromsklearn.preprocessingimportStandardScaler读取数据data=pd.read_csv('user_data.csv')处理缺失值...标准化scaler=StandardScaler()...创建新特征...2.模型调优假定你使用XGBoost训练一个分类模型，请完成以下任务：-设置交叉验证（5折）；-使用网格搜索优化超参数（如max_depth、n_estimators）；-记录最佳模型的F1分数；python示例代码框架importxgboostasxgbfromsklearn.model_selectionimportGridSearchCV,StratifiedKFold加载数据X,y=#...设置交叉验证cv=StratifiedKFold(n_splits=5)网格搜索参数param_grid={'max_depth':[3,5,7],'n_estimators':[50,100,200]}训练模型...答案与解析一、选择题答案1.B（均值/中位数填充适用于缺失值较少场景）2.A（PCA适用于高维降维）3.C（RNN处理序列数据）4.D（多策略结合效果最佳）5.B（BERT能捕捉长距离依赖）6.C（FocalLoss对难例更敏感）7.B（多任务学习融合多模态）8.D（多种技术可协同优化）9.B（Prophet处理非线性趋势）10.C（A2C属于基于策略的算法）二、填空题解析1.词嵌入将文本转化为向量表示，常见方法包括Word2Vec、BERT等预训练模型。2.正则化通过惩罚项防止模型权重过大，常见形式为L1/L2或Dropout。3.矩阵分解通过隐式特征表示用户-物品关系，如SVD、NMF。4.高斯混合模型假设数据由多个高斯分布混合而成，适用于异常检测。5.F1分数是精确率与召回率的调和平均，适用于类别不平衡场景。三、简答题解析1.过拟合表现为训练集误差低但验证集误差高，欠拟合反之。解决方法包括：-过拟合：增加数据量（数据增强）、正则化、早停；-欠拟合：增加模型复杂度（如深度）、特征工程、减少正则化。2.交叉验证通过多次训练-验证循环减少评估随机性，K折交叉验证步骤：-分割数据为K个子集；-依次用K-1折训练，剩余1折验证；-计算K次验证结果的均值作为最终性能。3.特征工程通过转换原始数据提升模型性能，方法包括：-特征组合：如“年龄×消费频率”；-标准化：消除量纲影响，如z-score标准化。4.集成学习通过组合多个模型降低单一模型偏差和方差，随机森林通过Bagging：-随机采样生成多个训练子集；-训练独立模型；-集成预测结果。5.梯度消失/爆炸源于深层网络反向传播时梯度乘积/除积导致数值不稳定，解决方法：-残差网络（ResNet）结构；-优化器选择（Adam）；-梯度裁剪。四、论述题解析1.电商用户流失预测系统设计：-数据采集：用户行为日志、交易记录、会员信息；-特征工程：7日活跃度、消费金额环比、用户属性；-模型选择：LGBM、LSTM；-评估指标：AUC、ChurnRate。2.自动驾驶目标检测优化：-精度优化：数据增强、YOLOv5、多尺度训练；-效率优化：模型剪枝、量化（FP16）；-权衡策略：车载场景优先效率，城市场景优先精度。五、编程题解析1.数据预处理与特征工程：pythonimportpandasaspdimportnumpyasnpfromsklearn.preprocessingimportStandardScalerdata=pd.read_csv('user_data.csv')data['年龄'].fillna(data['年龄'].median(),inplace=True)data['性别'].fillna(data['性别'].mode()[0],inplace=True)scaler=StandardScaler()data['消费金额']=scaler.fit_transform(data[['消费金额']])data['是否高消费']=(data['消费金额']>data['消费金额'].mean()).astype(int)2.模型调优：pythonimportxgboostasxgbfromsklearn.model_selectionimportGridSearchCV,StratifiedKFoldX,y=#加载数据cv=StratifiedKFold(n_splits=5)param_grid={'max_depth':[3,5,7],'n_estimators':[50,100,200]}m