2026年设计机器学习试题含答案

2026年设计机器学习试题含答案一、单选题（共10题，每题2分，合计20分）注：请选择最符合题意的选项。1.在处理金融领域的高维欺诈检测任务时，以下哪种特征工程方法最适用于减少维度并保留关键信息？A.主成分分析（PCA）B.增益树特征选择C.逻辑回归系数绝对值排序D.K-means聚类特征2.以下哪种算法最适合用于电商推荐系统中的实时个性化推荐？A.支持向量机（SVM）B.矩阵分解（MF）C.决策树随机森林D.神经网络强化学习3.在自然语言处理（NLP）任务中，用于处理长依赖关系的模型是？A.卷积神经网络（CNN）B.逻辑回归C.递归神经网络（RNN）D.朴素贝叶斯4.在中国某城市交通流量预测中，时间序列数据的高斯噪声处理通常采用？A.小波变换降噪B.线性回归平滑C.LSTM去噪自编码器D.KNN插值5.对于医疗影像分类任务，以下哪种损失函数能有效处理类别不平衡问题？A.均方误差（MSE）B.交叉熵损失（Cross-Entropy）C.FocalLossD.HingeLoss6.在自动驾驶场景中，用于检测行人、车辆等目标的算法是？A.A3C（异步优势演员评论家）B.FasterR-CNNC.GAN（生成对抗网络）D.VAE（变分自编码器）7.在银行信用评分中，以下哪种模型更适用于解释决策逻辑？A.深度神经网络B.决策树C.XGBoostD.神经模糊推理系统8.在处理工业设备的故障预测时，以下哪种模型适合捕捉非线性行为？A.线性回归B.支持向量回归（SVR）C.KNND.逻辑回归9.在中国某电商平台，用于分析用户购买行为的关联规则挖掘算法是？A.K-means聚类B.Apriori算法C.DNN（深度神经网络）D.线性规划10.在处理多模态数据（如文本+图像）时，以下哪种架构能有效融合特征？A.CNN+RNNB.TransformerC.CNN+LSTMD.传统的特征拼接二、多选题（共5题，每题3分，合计15分）注：请选择所有符合题意的选项。1.在医疗诊断系统中，模型泛化能力的重要性体现在哪些方面？A.减少误诊率B.提高对新病例的预测准确性C.降低模型训练时间D.增强对噪声数据的鲁棒性2.在金融风控领域，以下哪些技术可用于异常检测？A.孤立森林（IsolationForest）B.LOF（局部离群因子）C.逻辑回归D.DBSCAN聚类3.在电商用户画像构建中，以下哪些特征是常见维度？A.人口统计特征（年龄、性别）B.购买行为特征（浏览时长、复购率）C.文本情感分析D.社交关系网络4.在自动驾驶场景中，以下哪些算法可用于路径规划？A.A搜索算法B.Dijkstra算法C.神经网络强化学习（DQN）D.贝叶斯网络5.在时间序列预测任务中，以下哪些方法适用于处理季节性数据？A.ARIMA模型B.ProphetC.LSTMD.小波分析三、简答题（共5题，每题5分，合计25分）注：请简洁明了地回答问题。1.简述过拟合和欠拟合在机器学习中的表现及解决方法。2.解释交叉验证在模型评估中的作用及其常见方法。3.描述梯度下降法的基本原理及其优化变种（如Adam、RMSprop）。4.解释图神经网络（GNN）在社交网络分析中的应用优势。5.分析深度学习模型的可解释性对金融风控业务的影响。四、应用题（共3题，每题10分，合计30分）注：请结合实际场景展开论述。1.某中国电商平台希望通过机器学习预测用户流失概率，请设计一个包含数据预处理、模型选择及评估指标的全流程方案。2.在工业设备预测性维护中，如何利用多传感器数据（如振动、温度）构建异常检测模型？请说明关键步骤。3.结合中国医疗行业现状，设计一个基于自然语言处理的电子病历摘要生成系统，并说明其技术路线。五、编程题（共1题，15分）注：请使用Python代码实现或伪代码描述。假设你有一组中国城市空气质量数据（包含PM2.5、温度、湿度等特征），请完成以下任务：（1）使用Scikit-learn库实现随机森林回归模型，预测PM2.5浓度；（2）绘制特征重要性图；（3）计算模型的均方根误差（RMSE）并解释结果。python代码示例（伪代码）fromsklearn.ensembleimportRandomForestRegressorfromsklearn.metricsimportmean_squared_errorimportmatplotlib.pyplotasplt数据加载与预处理data=pd.read_csv("air_quality.csv")X=data.drop("PM2.5",axis=1)y=data["PM2.5"]模型训练model=RandomForestRegressor()model.fit(X,y)特征重要性importances=model.feature_importances_plt.bar(X.columns,importances)plt.show()RMSE计算y_pred=model.predict(X)rmse=mean_squared_error(y,y_pred,squared=False)print(f"RMSE:{rmse}")答案与解析一、单选题答案1.A（主成分分析适用于高维数据降维）2.B（矩阵分解适合实时推荐）3.C（RNN能捕捉长依赖关系）4.A（小波变换适用于交通流量降噪）5.C（FocalLoss解决类别不平衡问题）6.B（FasterR-CNN用于目标检测）7.B（决策树便于解释信用评分逻辑）8.B（SVR能处理非线性关系）9.B（Apriori用于关联规则挖掘）10.B（Transformer适合多模态特征融合）二、多选题答案1.A,B,D（泛化能力影响误诊率、新病例预测及鲁棒性）2.A,B,D（IsolationForest、LOF、DBSCAN用于异常检测）3.A,B,C（用户画像包含人口特征、行为特征及文本分析）4.A,B,C（A、Dijkstra、DQN用于路径规划）5.A,B,D（ARIMA、Prophet、小波分析处理季节性数据）三、简答题答案1.过拟合：模型在训练数据上表现极好，但在测试数据上表现差；解决方法：增加数据量、正则化（L1/L2）、简化模型复杂度。欠拟合：模型在训练和测试数据上都表现差；解决方法：增加模型复杂度、增加特征、减少正则化强度。2.交叉验证：通过将数据划分为多个子集，交替训练和验证模型，以评估泛化能力；常见方法：K折交叉验证、留一法。3.梯度下降法：通过计算损失函数的梯度，逐步更新参数以最小化损失；优化变种：Adam结合动量和自适应学习率，RMSprop解决学习率衰减问题。4.GNN应用优势：能直接处理图结构数据（如社交网络），自动学习节点间关系，减少人工特征工程。5.可解释性影响：金融风控需满足监管要求，模型可解释性有助于解释决策逻辑，降低合规风险。四、应用题答案1.用户流失预测方案：-数据预处理：处理缺失值、归一化特征；-模型选择：逻辑回归、XGBoost、LSTM；-评估指标：准确率、AUC、F1-score；-业务应用：根据预测结果进行定向挽留。2.异常检测方案：-数据采集：振动、温度等多传感器数据；-特征工程：时域、频域特征提取；-模型选择：孤立森林、自编码器；-实时监测：触发预警并安排维护。3.电子病历摘要系统：-技术路线：-数据预处理：命名实体识别（NER）提取关键信息；-模型选择：BART或T5进行文本摘要；-后处理：生成结构化摘要供医生快速浏览。五、编程题答案python代码实现（完整示例）importpandasaspdfromsklearn.ensembleimportRandomForestRegressorfromsklearn.metricsimportmean_squared_errorimportmatplotlib.pyplotasplt加载数据data=pd.read_csv("air_quality.csv")特征与目标X=data[["温度","湿度","风速"]]y=data["PM2.5"]模型训练model=RandomForestRegressor(n_estimators=100,random_state=42)model.fit(X,y)特征重要性importances=model.feature_importances_plt.bar