2026年机器学习工程师实践操作评估试题

2026年机器学习工程师实践操作评估试题考试时长：120分钟满分：100分试卷名称：2026年机器学习工程师实践操作评估试题考核对象：机器学习工程师从业者及进阶学习者题型分值分布：-判断题（总共10题，每题2分）总分20分-单选题（总共10题，每题2分）总分20分-多选题（总共10题，每题2分）总分20分-案例分析（总共3题，每题6分）总分18分-论述题（总共2题，每题11分）总分22分总分：100分---一、判断题（每题2分，共20分）1.机器学习中的过拟合是指模型对训练数据拟合过度，导致泛化能力下降。2.决策树算法是一种非参数的监督学习方法。3.在交叉验证中，k折交叉验证比留一法交叉验证计算效率更高。4.支持向量机（SVM）通过寻找最优超平面来最大化样本分类间隔。5.梯度下降法在优化损失函数时，需要选择合适的学习率以避免陷入局部最优。6.神经网络的反向传播算法通过链式法则计算梯度。7.随机森林算法通过集成多个决策树来提高模型的鲁棒性。8.在特征工程中，特征缩放（如归一化）对于基于距离的算法（如KNN）没有影响。9.逻辑回归模型本质上是一个多分类模型。10.朴素贝叶斯分类器假设特征之间相互独立，这在实际应用中通常不成立。二、单选题（每题2分，共20分）1.下列哪种方法不属于监督学习？（）A.线性回归B.K-means聚类C.逻辑回归D.支持向量机2.在交叉验证中，选择k值时，以下哪种情况通常会导致过拟合？（）A.k值较大B.k值较小C.k值等于数据集大小D.k值等于103.以下哪种算法对缺失值敏感？（）A.决策树B.神经网络C.KNND.朴素贝叶斯4.在特征选择中，以下哪种方法属于过滤法？（）A.递归特征消除（RFE）B.Lasso回归C.逐步回归D.基于树的特征重要性5.以下哪种损失函数适用于逻辑回归？（）A.均方误差（MSE）B.交叉熵损失C.L1损失D.Huber损失6.在神经网络中，以下哪种层通常用于降维？（）A.卷积层B.批归一化层C.Dropout层D.全连接层7.以下哪种模型适合处理高维稀疏数据？（）A.决策树B.线性回归C.逻辑回归D.LDA8.在集成学习中，以下哪种方法属于Bagging？（）A.随机森林B.AdaBoostC.GBDTD.XGBoost9.以下哪种评估指标适用于不平衡数据集？（）A.准确率B.F1分数C.AUCD.MAE10.在特征工程中，以下哪种方法属于特征交互？（）A.特征归一化B.对数变换C.PolynomialFeaturesD.标准化三、多选题（每题2分，共20分）1.以下哪些属于常见的机器学习模型评估指标？（）A.精确率B.召回率C.F1分数D.决策树E.AUC2.以下哪些方法可以用于防止过拟合？（）A.正则化（L1/L2）B.DropoutC.早停法D.增加数据集规模E.减少模型复杂度3.以下哪些属于监督学习算法？（）A.线性回归B.K-means聚类C.逻辑回归D.支持向量机E.决策树4.以下哪些属于特征工程的方法？（）A.特征缩放B.特征编码C.特征选择D.特征交互E.模型选择5.以下哪些属于神经网络的基本组成部分？（）A.输入层B.隐藏层C.输出层D.激活函数E.损失函数6.以下哪些属于集成学习方法？（）A.随机森林B.AdaBoostC.GBDTD.XGBoostE.KNN7.以下哪些属于常见的交叉验证方法？（）A.留一法交叉验证B.k折交叉验证C.时间序列交叉验证D.留出法交叉验证E.Bootstrap8.以下哪些属于异常值处理方法？（）A.删除异常值B.分箱C.标准化D.winsorizingE.线性回归9.以下哪些属于常见的损失函数？（）A.均方误差（MSE）B.交叉熵损失C.L1损失D.Huber损失E.Hinge损失10.以下哪些属于特征选择的方法？（）A.递归特征消除（RFE）B.Lasso回归C.逐步回归D.基于树的特征重要性E.相关性分析四、案例分析（每题6分，共18分）案例1：电商用户流失预测某电商平台收集了用户行为数据，包括购买频率、浏览时长、是否使用优惠券等，希望构建模型预测用户是否流失。数据集包含1000个样本，其中20%的用户已流失。请回答以下问题：（1）选择合适的模型进行用户流失预测，并说明理由。（2）如何处理数据不平衡问题？（3）如何评估模型的性能？案例2：图像分类任务某公司需要开发一个图像分类模型，将图片分为“猫”“狗”“鸟”三类。数据集包含3000张图片，其中每类1000张。请回答以下问题：（1）选择合适的模型架构，并说明理由。（2）如何进行数据增强以提高模型泛化能力？（3）如何评估模型的分类效果？案例3：房价预测任务某房地产公司需要预测房屋价格，数据集包含房屋面积、房间数量、地理位置等特征。请回答以下问题：（1）选择合适的回归模型，并说明理由。（2）如何进行特征工程以提高模型精度？（3）如何评估模型的预测效果？五、论述题（每题11分，共22分）1.论述机器学习中的过拟合与欠拟合问题，并分别提出解决方法。2.论述特征工程在机器学习中的重要性，并举例说明常见的特征工程方法。---标准答案及解析一、判断题1.√2.√3.×（k折交叉验证计算效率低于留一法，但更稳定）4.√5.√6.√7.√8.×（特征缩放对距离敏感的算法有影响）9.×（逻辑回归是二分类模型）10.√二、单选题1.B2.B3.C4.B5.B6.C7.C8.A9.B10.C三、多选题1.ABCE2.ABCDE3.ACDE4.ABCD5.ABCDE6.ABCD7.ABCD8.ABCD9.ABCDE10.ABCDE四、案例分析案例1：电商用户流失预测（1）模型选择：逻辑回归或随机森林。逻辑回归简单高效，适合二分类问题；随机森林鲁棒性强，适合高维数据。（2）处理不平衡：过采样（SMOTE）、欠采样或加权损失函数。（3）评估指标：F1分数、AUC或精确率/召回率。案例2：图像分类任务（1）模型架构：卷积神经网络（CNN）。CNN适合图像分类任务，能提取空间特征。（2）数据增强：随机旋转、翻转、裁剪等。（3）评估指标：准确率、混淆矩阵或F1分数。案例3：房价预测任务（1）模型选择：线性回归或梯度提升树（GBDT）。线性回归简单，GBDT适合非线性关系。（2）特征工程：特征交互（PolynomialFeatures）、对数变换等。（3）评估指标：均方误差（MSE）或R²分数。五、论述题1.过拟合与欠拟合问题及解决方法-过拟合：模型对训练数据拟合过度，泛化能力差。解决方法：正则化（L1/L2）、Dropout、早停法、增加数据集。-欠拟合：模型过于简单，无法捕捉数