2026年机器学习基础概念考试题目含答案

2026年机器学习基础概念考试题目含答案一、单选题（共10题，每题2分，总计20分）1.在机器学习中，下列哪项不是监督学习的主要任务？A.分类B.回归C.聚类D.降维2.决策树算法中，选择分裂属性时常用的标准是？A.方差分析B.信息增益C.相关系数D.相关性检验3.下列哪种算法属于无监督学习？A.线性回归B.逻辑回归C.K-means聚类D.支持向量机4.在交叉验证中，k折交叉验证指的是将数据集分成多少份？A.2份B.3份C.k份D.10份5.下列哪种模型属于非线性模型？A.线性回归B.朴素贝叶斯C.逻辑回归D.决策树6.在特征工程中，下列哪项不是常用的特征缩放方法？A.标准化B.归一化C.勾股缩放D.中心化7.在机器学习中，过拟合现象通常表现为？A.模型训练误差和测试误差都很高B.模型训练误差和测试误差都很低C.模型训练误差低，测试误差高D.模型训练误差高，测试误差低8.下列哪种算法适用于处理大规模稀疏数据？A.线性回归B.逻辑回归C.Lasso回归D.决策树9.在集成学习中，随机森林算法的核心思想是？A.单一决策树的集成B.多个决策树的集成C.神经网络的集成D.支持向量机的集成10.下列哪种评估指标适用于不平衡数据集？A.准确率B.精确率C.召回率D.F1分数二、多选题（共5题，每题3分，总计15分）1.下列哪些属于常见的机器学习模型评估指标？A.准确率B.精确率C.召回率D.AUCE.相关系数2.下列哪些属于过拟合的解决方法？A.数据增强B.正则化C.增加数据量D.减少模型复杂度E.提高学习率3.在特征工程中，下列哪些属于特征选择方法？A.单变量特征选择B.基于模型的特征选择C.递归特征消除D.主成分分析E.勾股缩放4.下列哪些属于监督学习算法？A.线性回归B.逻辑回归C.K-means聚类D.支持向量机E.朴素贝叶斯5.在机器学习模型训练中，下列哪些属于常见的优化算法？A.梯度下降B.随机梯度下降C.牛顿法D.Adam优化器E.神经网络优化三、填空题（共10题，每题2分，总计20分）1.在机器学习中，数据预处理的主要目的是______和______。2.决策树算法中，常用的分裂属性选择标准包括______和______。3.在交叉验证中，k折交叉验证将数据集分成______份，每次用______份作为测试集。4.在特征工程中，常用的特征缩放方法包括______和______。5.过拟合现象通常表现为模型在______上表现良好，但在______上表现较差。6.在集成学习中，随机森林算法通过______和______来提高模型的泛化能力。7.评估不平衡数据集时，常用的指标包括______、______和______。8.在机器学习模型训练中，常用的优化算法包括______和______。9.特征选择的主要目的是______和______。10.机器学习中的监督学习主要解决______问题，无监督学习主要解决______问题。四、简答题（共5题，每题5分，总计25分）1.简述监督学习和无监督学习的区别。2.解释什么是特征工程，并列举三种常见的特征工程方法。3.描述过拟合现象，并列举三种解决过拟合的方法。4.解释什么是交叉验证，并说明k折交叉验证的优缺点。5.简述集成学习的核心思想，并举例说明两种常见的集成学习方法。五、论述题（共1题，10分）1.结合实际应用场景，论述特征工程在机器学习中的重要性，并举例说明如何通过特征工程提升模型性能。答案及解析一、单选题答案及解析1.C-监督学习的主要任务包括分类和回归，聚类属于无监督学习。2.B-决策树算法选择分裂属性时常用信息增益或基尼不纯度，信息增益是常见标准。3.C-K-means聚类属于无监督学习，其他选项均为监督学习。4.C-k折交叉验证将数据集分成k份，每次用k-1份训练，1份测试。5.D-决策树是典型的非线性模型，其他选项均为线性模型。6.C-勾股缩放不是特征缩放方法，标准化和归一化是常见方法。7.C-过拟合表现为训练误差低，测试误差高。8.C-Lasso回归适用于处理大规模稀疏数据，其他选项不适用。9.B-随机森林通过多个决策树的集成来提高模型泛化能力。10.D-F1分数适用于不平衡数据集，其他指标在极端不平衡时可能失效。二、多选题答案及解析1.A、B、C、D-准确率、精确率、召回率和AUC是常见评估指标，相关系数用于特征分析。2.A、B、C、D-数据增强、正则化、增加数据量和减少模型复杂度是解决过拟合的方法，提高学习率可能加剧过拟合。3.A、B、C-单变量特征选择、基于模型的特征选择和递归特征消除是特征选择方法，PCA是降维方法，勾股缩放不是特征选择方法。4.A、B、D-线性回归、逻辑回归和支持向量机是监督学习算法，K-means和朴素贝叶斯属于无监督学习。5.A、B、D-梯度下降、随机梯度下降和Adam优化器是常见优化算法，牛顿法是优化算法但较少使用，神经网络优化是泛指。三、填空题答案及解析1.数据清洗，特征工程-数据预处理的主要目的是清洗数据并提取特征。2.信息增益，基尼不纯度-决策树常用的分裂属性选择标准包括信息增益和基尼不纯度。3.k，k-1-k折交叉验证将数据集分成k份，每次用k-1份训练，1份测试。4.标准化，归一化-常用的特征缩放方法包括标准化和归一化。5.训练集，测试集-过拟合表现为模型在训练集上表现良好，但在测试集上表现较差。6.随机性，并行性-随机森林通过随机性和并行性来提高模型泛化能力。7.精确率，召回率，F1分数-评估不平衡数据集时常用精确率、召回率和F1分数。8.梯度下降，随机梯度下降-常用的优化算法包括梯度下降和随机梯度下降。9.减少特征维度，提高模型性能-特征选择的主要目的是减少特征维度并提高模型性能。10.分类，聚类-监督学习主要解决分类和回归问题，无监督学习主要解决聚类和降维问题。四、简答题答案及解析1.监督学习和无监督学习的区别-监督学习使用带标签的数据进行训练，目标是学习输入到输出的映射关系，如分类和回归；无监督学习使用无标签数据，目标是发现数据中的隐藏结构，如聚类和降维。2.特征工程及方法-特征工程是通过对原始数据进行转换和提取，创建更有效的特征，提高模型性能。常见方法包括：-特征编码（如独热编码）-特征缩放（如标准化、归一化）-特征组合（如多项式特征）3.过拟合现象及解决方法-过拟合是指模型在训练数据上表现良好，但在测试数据上表现较差。解决方法包括：-数据增强（增加训练数据多样性）-正则化（如L1、L2正则化）-减少模型复杂度（如减少层数或节点数）4.交叉验证及优缺点-交叉验证是一种评估模型泛化能力的方法，将数据集分成k份，每次用k-1份训练，1份测试，重复k次。优点是充分利用数据，缺点是计算量较大。5.集成学习的核心思想及方法-集成学习的核心思想是组合多个模型以提高泛化能力。常见方法包括：-随机森林（多个决策树的集成）-AdaBoost（弱学习器的加权组合）五、论述题答案及解析特征工程的重要性及实例特征工程在机器学习中至关重要，因为高质量的特征可以显著提升模型性能。例如：-场景：电商平台的用户购买预测。-原始特征：用户浏览记录、购买记录等。-特征工程：-特征组合：