2026年大学大二（数据科学与大数据技术）机器学习应用综合测试题及答案

2025年大学大二（数据科学与大数据技术）机器学习应用综合测试题及答案

（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。请将正确答案的序号填在题后的括号内。1.以下哪种算法不属于监督学习算法？（）A.决策树B.支持向量机C.聚类算法D.线性回归2.在机器学习中，用于评估模型泛化能力的指标是（）A.准确率B.召回率C.F1值D.交叉验证得分3.以下关于梯度下降算法的说法，错误的是（）A.梯度下降是一种迭代优化算法B.它通过不断调整参数来最小化损失函数C.梯度方向是函数值下降最快的方向D.梯度下降一定会收敛到全局最优解4.对于一个二分类问题，逻辑回归模型的输出值范围是（）A.[0,1]B.(-∞,+∞)C.[0,+∞)D.(-1,1)5.以下哪种技术可以用于处理数据中的缺失值？（）A.特征选择B.数据归一化C.插补法D.降维6.在K近邻算法中，K值的选择对模型性能有重要影响。一般来说，K值较小会导致（）A.模型复杂度降低，偏差增大B.模型复杂度降低，偏差减小C.模型复杂度增加，偏差增大D.模型复杂度增加，偏差减小7.支持向量机的核心思想是（）A.寻找最大间隔超平面来划分数据B.最小化数据点到超平面的距离C.最大化数据点到超平面的距离D.以上都不对8.以下哪种神经网络结构常用于图像识别？（）A.循环神经网络（RNN）B.卷积神经网络（CNN）C.长短时记忆网络（LSTM）D.生成对抗网络（GAN）9.在深度学习中，激活函数的作用是（）A.增加模型的非线性B.加快模型的收敛速度C.减少模型的参数数量D.提高模型的准确率10.以下关于模型评估的说法，正确的是（）A.训练集误差越小，模型性能越好B.测试集误差越小，模型性能越好C.训练集误差和测试集误差都小，模型性能才好D.训练集误差和测试集误差都不重要，重要的是模型的复杂度第II卷（非选择题共70分）11.（10分）简述机器学习中常见的损失函数，并说明其作用。12.（15分）请描述决策树算法的基本原理，并说明如何进行决策树的剪枝。13.（15分）在处理高维数据时，为什么需要进行降维？请列举两种常见的降维方法，并简要说明其原理。14.（15分）材料：某电商平台收集了用户的购买历史数据，包括商品类别、购买时间、购买金额等信息。现在需要构建一个模型来预测用户未来可能购买的商品类别。问题：请设计一个基于机器学习的解决方案，包括选择合适的算法、数据预处理步骤以及模型评估指标。15.（15分）材料：在医疗领域，通过收集患者的症状、检查结果等数据来诊断疾病。现有一批患者的数据，需要构建一个模型来辅助医生进行疾病诊断。问题：请说明如何使用机器学习算法来解决这个问题，包括数据准备、模型选择、模型训练和评估的过程。答案：1.C2.D3.D4.A5.C6.A7.A8.B9.A10.B11.常见损失函数有：均方误差损失函数，用于回归问题，衡量预测值与真实值之间的平方误差；交叉熵损失函数，常用于分类问题，衡量预测概率分布与真实概率分布之间的差异。作用是通过最小化损失函数来调整模型参数，使模型更好地拟合数据。12.决策树算法基本原理：基于数据的属性特征进行划分，生成一棵决策树，每个内部节点是一个属性测试，叶子节点是类别或值。剪枝方法：预剪枝，在构建决策树过程中提前停止分裂；后剪枝，在决策树构建完成后对节点进行合并或删除。13.高维数据可能带来维度灾难，如计算量增大、数据稀疏等。常见降维方法：主成分分析（PCA），通过线性变换将高维数据投影到低维空间，最大化数据方差；奇异值分解（SVD），将矩阵分解为奇异值、左奇异向量和右奇异向量，可用于降维。14.算法可选择决策树或神经网络等。数据预处理：清洗数据，处理缺失值和异常值；进行特征编码，将商品类别等离散特征转化为数值型。模型评估指标：准确率、召回率、F1值等。15.数据准备：收集患者数据，