2026年人工智能考试特征工程方法与实践练习与考点分析含答案

2026年人工智能考试特征工程方法与实践练习与考点分析含答案一、单选题（共10题，每题2分）1.在特征工程中，下列哪项技术属于特征编码方法？（）A.标准化（Standardization）B.主成分分析（PCA）C.独热编码（One-HotEncoding）D.增量式学习（IncrementalLearning）2.对于分类问题，若某个特征的取值分布极度偏斜，以下哪种方法最适用于提高模型的预测性能？（）A.对数变换（LogTransformation）B.平方根变换（SquareRootTransformation）C.均值归一化（MeanNormalization）D.最大最小归一化（Min-MaxScaling）3.在处理缺失值时，以下哪种方法属于基于模型的方法？（）A.插值法（Interpolation）B.均值填充（MeanImputation）C.K近邻填充（KNNImputation）D.回归填充（RegressionImputation）4.特征选择的目标是？（）A.增加特征维度B.减少特征维度C.提高模型训练速度D.以上都是5.以下哪种方法不属于特征选择算法？（）A.Lasso回归（LassoRegression）B.决策树（DecisionTree）C.递归特征消除（RFE）D.K-Means聚类（K-MeansClustering）6.在特征交互中，以下哪种方法可以捕捉特征之间的非线性关系？（）A.多项式特征（PolynomialFeatures）B.乘法特征（InteractionTerms）C.对数变换（LogTransformation）D.均值归一化（MeanNormalization）7.对于高维稀疏数据，以下哪种特征提取方法最适用？（）A.主成分分析（PCA）B.线性判别分析（LDA）C.特征嵌入（FeatureEmbedding）D.白化变换（WhiteningTransformation）8.在特征工程中，以下哪种方法属于降维技术？（）A.特征编码（FeatureEncoding）B.特征交互（FeatureInteraction）C.降维（DimensionalityReduction）D.特征选择（FeatureSelection）9.对于文本数据，以下哪种方法不属于特征提取技术？（）A.词袋模型（Bag-of-Words）B.TF-IDFC.Word2VecD.决策树（DecisionTree）10.在特征工程中，以下哪种方法可以处理类别不平衡问题？（）A.重采样（Resampling）B.特征编码（FeatureEncoding）C.标准化（Standardization）D.特征交互（FeatureInteraction）二、多选题（共5题，每题3分）1.以下哪些属于特征工程的基本步骤？（）A.数据清洗（DataCleaning）B.特征提取（FeatureExtraction）C.特征选择（FeatureSelection）D.模型训练（ModelTraining）E.特征编码（FeatureEncoding）2.对于数值型特征，以下哪些方法可以用于处理异常值？（）A.IQR方法（InterquartileRange）B.Z-score方法（Z-scoreMethod）C.均值替换（MeanReplacement）D.删除异常值（OutlierRemoval）E.标准化（Standardization）3.以下哪些方法属于特征选择算法？（）A.Lasso回归（LassoRegression）B.决策树（DecisionTree）C.递归特征消除（RFE）D.互信息（MutualInformation）E.K-Means聚类（K-MeansClustering）4.在特征交互中，以下哪些方法可以捕捉特征之间的关系？（）A.多项式特征（PolynomialFeatures）B.乘法特征（InteractionTerms）C.树模型（Tree-basedModels）D.神经网络（NeuralNetworks）E.特征组合（FeatureCombination）5.对于文本数据，以下哪些方法属于特征提取技术？（）A.词袋模型（Bag-of-Words）B.TF-IDFC.Word2VecD.N-gramE.决策树（DecisionTree）三、判断题（共5题，每题2分）1.特征工程是机器学习中的核心步骤，其重要性不亚于模型选择。（）2.对于类别不平衡问题，可以通过增加类别样本的权重来解决。（）3.特征编码和特征提取是同一个概念。（）4.降维技术可以完全保留原始数据的所有信息。（）5.特征选择只能用于线性模型。（）四、简答题（共3题，每题5分）1.简述特征工程在机器学习中的重要性。2.解释特征交互的概念及其在模型中的作用。3.比较缺失值处理的几种常见方法及其优缺点。五、操作题（共2题，每题10分）1.假设你有一份包含以下特征的数据集：年龄（数值型）、性别（类别型）、收入（数值型）、购房（二元类别型）。请设计一个特征工程方案，包括特征清洗、特征提取、特征选择和特征交互等步骤。2.假设你正在处理一份中文文本数据集，请设计一个特征提取方案，包括至少三种不同的方法，并解释每种方法的原理及其适用场景。答案与解析一、单选题1.C.独热编码（One-HotEncoding）解析：独热编码是一种将类别型特征转换为数值型特征的方法，属于特征编码技术。其他选项均为数据预处理或降维方法。2.A.对数变换（LogTransformation）解析：对数变换可以减少数据的偏斜性，适用于处理取值分布极度偏斜的数值型特征。其他选项要么不适用于偏斜数据，要么是归一化方法。3.C.K近邻填充（KNNImputation）解析：K近邻填充是一种基于模型的缺失值处理方法，通过查找数据中最相似的样本来填充缺失值。其他选项要么是简单填充，要么是插值方法。4.B.减少特征维度解析：特征选择的目标是减少特征维度，去除冗余或不相关的特征，提高模型性能。其他选项是特征工程的其他步骤或目标。5.D.K-Means聚类（K-MeansClustering）解析：K-Means聚类是一种聚类算法，不属于特征选择算法。其他选项均为特征选择或特征提取方法。6.B.乘法特征（InteractionTerms）解析：乘法特征可以捕捉特征之间的非线性关系，例如通过创建特征A和特征B的乘积。其他选项要么是线性变换，要么是特征提取方法。7.C.特征嵌入（FeatureEmbedding）解析：特征嵌入适用于高维稀疏数据，可以将高维特征映射到低维空间。其他选项要么是降维方法，要么是线性方法。8.C.降维（DimensionalityReduction）解析：降维技术可以减少特征维度，保留主要信息。其他选项属于特征工程的其他步骤。9.D.决策树（DecisionTree）解析：决策树是一种模型，不属于特征提取技术。其他选项均为文本特征提取方法。10.A.重采样（Resampling）解析：重采样可以处理类别不平衡问题，通过增加少数类样本或减少多数类样本来平衡数据。其他选项要么是特征工程步骤，要么不适用于不平衡问题。二、多选题1.A.数据清洗（DataCleaning）B.特征提取（FeatureExtraction）C.特征选择（FeatureSelection）E.特征编码（FeatureEncoding）解析：特征工程的基本步骤包括数据清洗、特征提取、特征选择和特征编码。模型训练属于模型构建阶段。2.A.IQR方法（InterquartileRange）B.Z-score方法（Z-scoreMethod）D.删除异常值（OutlierRemoval）解析：IQR和Z-score方法可以识别和处理异常值，删除异常值也是一种常见方法。均值替换和标准化不直接处理异常值。3.A.Lasso回归（LassoRegression）C.递归特征消除（RFE）D.互信息（MutualInformation）解析：Lasso回归、RFE和互信息都是特征选择算法。K-Means聚类是聚类算法，不属于特征选择。4.A.多项式特征（PolynomialFeatures）B.乘法特征（InteractionTerms）C.树模型（Tree-basedModels）D.神经网络（NeuralNetworks）E.特征组合（FeatureCombination）解析：以上方法都可以捕捉特征之间的关系，包括线性、非线性、组合和模型方法。5.A.词袋模型（Bag-of-Words）B.TF-IDFC.Word2VecD.N-gram解析：以上方法都是文本特征提取技术。决策树是模型，不属于特征提取。三、判断题1.正确解析：特征工程是机器学习中的核心步骤，直接影响模型性能，其重要性不亚于模型选择。2.正确解析：增加类别样本的权重可以解决类别不平衡问题，使模型更关注少数类样本。3.错误解析：特征编码是将类别型特征转换为数值型特征，特征提取是从原始数据中提取新特征，两者概念不同。4.错误解析：降维技术会丢失部分信息，但可以保留主要信息，提高模型效率。5.错误解析：特征选择不仅适用于线性模型，也适用于非线性模型，如树模型和神经网络。四、简答题1.特征工程在机器学习中的重要性特征工程是机器学习中的核心步骤，其重要性体现在以下几个方面：-提高模型性能：通过清洗、提取、选择和转换特征，可以显著提高模型的预测准确性和泛化能力。-减少数据噪声：去除冗余或不相关的特征，减少数据噪声，避免模型过拟合。-处理数据不平衡：通过重采样或特征权重调整，解决类别不平衡问题。-适应不同数据类型：将不同类型的数据（数值型、类别型、文本型）转换为模型可处理的格式。-降低模型复杂度：通过降维和特征选择，减少特征维度，简化模型，提高训练效率。2.特征交互的概念及其在模型中的作用特征交互是指多个特征之间的相互作用，例如特征A和特征B的组合可能对模型预测有重要影响。特征交互在模型中的作用包括：-捕捉复杂关系：许多现实问题中，特征之间存在非线性或交互关系，特征交互可以捕捉这些关系。-提高模型精度：通过引入交互特征，模型可以更准确地捕捉数据中的复杂模式。-增强模型解释性：交互特征可以帮助理解特征之间的相互作用，提高模型的可解释性。常见的特征交互方法包括多项式特征、乘法特征、树模型和神经网络。3.缺失值处理的几种常见方法及其优缺点-均值/中位数/众数填充：简单易行，但会引入偏差，尤其当数据分布偏斜时。-插值法：适用于时间序列数据，但计算复杂。-K近邻填充（KNNImputation）：基于模型的方法，可以保留数据分布，但计算量较大。-回归填充：通过回归模型预测缺失值，但模型误差可能传递到缺失值中。-多重插补（MultipleImputation）：生成多个缺失值估计，更稳健，但计算复杂。五、操作题1.特征工程方案设计-数据清洗：-处理缺失值：年龄和收入使用KNN填充，性别使用众数填充。-处理异常值：收入使用IQR方法处理异常值。-特征提取：-年龄：创建年龄分段（青年、中年、老年）。-收入：对数变换减少偏斜。-特征选择：-使用Lasso回归选择重要