2025年中职第二学年（机器学习应用）简单模型训练专项试题及答案

2025年中职第二学年（机器学习应用）简单模型训练专项试题及答案

（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：本大题共10小题，每小题3分。在每小题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的。1.以下哪种算法不属于简单线性回归模型中的常用算法？A.最小二乘法B.梯度下降法C.随机森林算法D.正规方程法2.在简单模型训练中，用于评估模型性能的指标不包括以下哪项？A.准确率B.召回率C.均方误差D.支持向量机3.以下关于模型训练中数据预处理的说法，错误的是？A.数据标准化是为了让不同特征具有相同的尺度B.缺失值处理可以采用删除、填充等方法C.数据归一化就是将数据缩放到0到1之间D.对于异常值可以直接删除或进行修正4.简单决策树模型的构建主要依据的是？A.信息增益B.基尼系数C.两者都是D.两者都不是5.当训练简单神经网络模型时，以下哪种激活函数不是常用的？A.Sigmoid函数B.ReLU函数C.线性函数D.指数函数6.在简单模型训练中，超参数的调整对模型性能有重要影响，以下属于超参数的是？A.学习率B.权重C.偏置D.输出值7.对于简单的聚类模型，以下哪种距离度量方法常用于计算样本间的距离？A.欧氏距离B.曼哈顿距离C.余弦距离D.以上都是8.简单模型训练中，交叉验证的主要目的是？A.提高模型的泛化能力B.加速模型训练C.减少数据量D.优化模型结构9.以下哪种模型在处理非线性问题时表现较好？A.线性回归模型B.决策树模型C.朴素贝叶斯模型D.以上都不是10.在简单模型训练中，模型的训练集和测试集划分比例通常为？A.7:3B.8:2C.6:4D.以上都可以第II卷（非选择题共70分）二、填空题（每空2分，共20分）1.简单线性回归模型的目标是找到一条直线，使得所有样本点到该直线的________最小。2.在决策树模型中，节点的划分依据是________。3.神经网络模型中，神经元之间通过________进行信息传递。4.简单模型训练中，数据的特征工程包括特征提取、特征选择和________。5.对于分类问题，常用的评估指标除了准确率，还有________和F1值。6.聚类算法中，K-Means算法的主要步骤包括初始化聚类中心、计算距离、________和更新聚类中心。7.简单模型训练中，正则化的目的是防止模型出现________。8.在朴素贝叶斯模型中，假设特征之间是________。9.模型训练过程中，当损失函数不再下降时，说明模型达到了________。10.简单模型训练中，数据增强是一种常用的方法，例如对图像数据可以进行________、旋转等操作。三、简答题（每题10分，共20分）1.简述简单线性回归模型的基本原理。2.说明决策树模型的优缺点。四、材料分析题（每题15分，共30分）材料：在对某数据集进行简单模型训练时，使用了线性回归模型。训练过程中发现损失函数下降缓慢，且在测试集上的预测效果不理想。1.请分析可能导致损失函数下降缓慢的原因有哪些？2.针对预测效果不理想的情况，你有哪些改进措施？五、综合应用题（20分）给定一个简单的数据集，包含多个特征和一个目标变量。要求使用合适的简单模型进行训练，并对模型性能进行评估。请详细描述你的建模步骤、使用的模型、评估指标以及最终的评估结果。答案：1.C2.D3.C4.C5.D6.A7.D8.A9.B10.D二、1.误差平方和2.信息增益或基尼系数3.权重4.特征缩放5.召回率6.分配样本到最近聚类中心7.过拟合8.条件独立9.收敛10.翻转三、1.简单线性回归模型试图找到一个线性函数，使得输入特征与目标变量之间存在线性关系。通过最小化预测值与实际值之间的误差平方和来确定模型的参数（权重和偏置），从而得到一条最佳拟合直线，用于对新数据进行预测。2.优点：决策树模型直观易懂，可解释性强；不需要对数据进行复杂的预处理；能够处理数值型和类别型数据。缺点：容易出现过拟合现象；对于高维数据表现不佳；在处理连续特征时不如线性模型精确。四、1.可能原因：学习率设置不当，过大导致模型跳过最优解，过小则收敛速度慢；数据未进行适当预处理，存在噪声或异常值影响模型训练；模型复杂度与数据不匹配，可能过于简单无法拟合数据。2.改进措施：调整学习率，尝试不同值找到最优；对数据进行更细致预处理，如去除异常值、标准化等；考虑增加模型复杂度，如使用非线性模型或增加特征。五、建模步骤：首先对数据集进行清洗和预处理，包括缺失值处理、特征缩放等。然