2026年机器学习算法实践预测练习题

2026年机器学习算法实践预测练习题一、选择题（共5题，每题2分，共10分）1.在处理某城市公共交通数据的任务中，若需预测未来30天的地铁客流量，最适合使用的机器学习模型是？A.决策树回归B.神经网络C.支持向量机D.ARIMA时间序列模型2.某电商平台需要根据用户历史行为推荐商品，以下哪种算法属于协同过滤的变种？A.逻辑回归B.K近邻（KNN）C.线性回归D.K-means聚类3.在医疗影像分析中，若要检测早期癌症病灶，模型精度和解释性同样重要，以下哪种模型最符合要求？A.随机森林B.朴素贝叶斯C.XGBoostD.卷积神经网络（CNN）4.某银行需要评估贷款违约风险，以下哪种特征工程方法最适合处理缺失值？A.均值填充B.KNN插补C.回归填充D.直接删除5.在处理工业设备的故障预测时，若数据存在类别不平衡，以下哪种技术最有效？A.过采样B.SMOTE算法C.下采样D.集成学习二、填空题（共5题，每题2分，共10分）1.在机器学习模型调参中，网格搜索（GridSearch）通过遍历所有可能的参数组合来寻找最佳模型配置，其缺点是计算成本较高，可使用随机搜索（RandomSearch）作为替代。2.在处理文本数据时，TF-IDF（词频-逆文档频率）是一种常用的特征表示方法，它能够衡量词语在文档中的重要性，尤其适用于信息检索和文本分类任务。3.梯度下降（GradientDescent）是优化模型参数的常用算法，其变种随机梯度下降（SGD）通过每次使用一小部分数据更新参数，能够加速收敛并减少内存消耗，但可能陷入局部最优解。4.在异常检测任务中，孤立森林（IsolationForest）算法通过随机切分数据来隔离异常点，其优点是计算效率高，适合处理高维数据。5.过拟合（Overfitting）是指模型在训练数据上表现极好，但在测试数据上表现差的现象，可通过正则化（Regularization）技术（如L1、L2）或增加数据量来缓解。三、简答题（共5题，每题4分，共20分）1.简述交叉验证（Cross-Validation）的原理及其在模型评估中的作用。交叉验证通过将数据分为K个子集，轮流将其中一个作为验证集，其余作为训练集，重复K次计算平均性能，从而减少单一划分带来的偏差，提高模型评估的可靠性。2.解释什么是特征工程，并举例说明其在实际任务中的重要性。特征工程是指通过领域知识和技术手段，从原始数据中提取或构造更有信息量的特征，以提升模型性能。例如，在用户行为分析中，将用户登录时间转换为“工作日/周末”标签，能显著改善推荐模型的精度。3.比较并说明监督学习与无监督学习的区别及其适用场景。监督学习需标注数据，通过学习输入-输出映射关系进行预测（如分类、回归），适用于目标明确的问题（如信用评分）。无监督学习处理未标注数据，通过发现数据内在结构（如聚类、降维），适用于探索性分析（如用户分群）。4.什么是模型漂移（ModelDrift）？如何通过监控和更新缓解其影响？模型漂移指模型性能随时间推移因数据分布变化而下降的现象。可通过持续监控模型性能指标（如AUC、准确率），定期重新训练或调整参数来缓解。5.在处理多标签分类任务时，常用的评估指标有哪些？并解释其含义。-HammingLoss：衡量每个样本标签预测错误的比例。-F1-Score（宏/微平均）：综合精确率和召回率的调和平均，适用于标签不平衡场景。-Precision/Recall曲线：分析不同阈值下模型的权衡关系。四、编程题（共2题，每题10分，共20分）1.数据预处理与模型实现假设你获得一份包含缺失值、异常值和分类特征的电商用户数据集，请完成以下任务：-使用Python（Pandas）处理缺失值（如年龄用中位数填充，订单金额用众数填充）。-对分类特征（如“地区”）进行独热编码（One-HotEncoding）。-使用`scikit-learn`构建逻辑回归模型，预测用户是否购买高价值商品（二分类任务），并输出混淆矩阵。python示例代码框架importpandasaspdfromsklearn.linear_modelimportLogisticRegressionfromsklearn.metricsimportconfusion_matrix读取数据data=pd.read_csv('ecommerce_data.csv')处理缺失值data['age'].fillna(data['age'].median(),inplace=True)data['order_amount'].fillna(data['order_amount'].mode()[0],inplace=True)独热编码data=pd.get_dummies(data,columns=['region'])构建模型model=LogisticRegression()model.fit(data.drop('high_value_purchase',axis=1),data['high_value_purchase'])predictions=model.predict(data.drop('high_value_purchase',axis=1))print(confusion_matrix(data['high_value_purchase'],predictions))2.特征工程与模型调优某城市交通部门需预测早晚高峰拥堵指数，数据包含时间、天气、道路类型等特征。请完成：-构造新的特征（如“是否节假日”、“天气影响因子”）。-使用网格搜索调整随机森林的`n_estimators`和`max_depth`参数，选择最佳配置。-解释为何随机森林适合此类任务。python示例代码框架importnumpyasnpfromsklearn.ensembleimportRandomForestRegressorfromsklearn.model_selectionimportGridSearchCV构造特征data['is_holiday']=np.where(data['date'].dt.weekday>=5,1,0)data['weather_factor']=np.where(data['weather']=='rainy',0.5,1)网格搜索param_grid={'n_estimators':[50,100],'max_depth':[10,20]}model=RandomForestRegressor()grid_search=GridSearchCV(model,param_grid,cv=3)grid_search.fit(data[['time','weather_factor','road_type']],data['congestion_index'])print(grid_search.best_params_)五、论述题（共2题，每题10分，共20分）1.结合实际案例，论述特征工程在金融风控中的重要性。在信用卡欺诈检测中，原始特征（如交易金额、时间戳）可能不足以区分欺诈行为。通过特征工程可衍生出：-时间特征：交易时间与用户平时习惯的偏差（如深夜大额交易）。-统计特征：用户近30天交易频率的均值/标准差。案例：某银行通过加入“设备异常登录次数”特征，将欺诈检出率提升40%。2.讨论模型可解释性在医疗诊断领域的应用价值与挑战。价值：医生需理解模型决策依据（如某癌症预测模型为何给出高风险），增强信任。挑战：深度学习模型（如CNN）决策过程“黑箱化”，可通过SHAP值分析或LIME技术局部解释。案例：某医院采用决策树替代神经网络，因医生需向患者解释风险原因。答案与解析一、选择题1.D（时间序列模型最适合预测未来趋势）2.B（KNN基于用户相似性推荐）3.A（随机森林兼顾精度与可解释性）4.B（KNN插补能有效处理缺失值，保留邻域关系）5.B（SMOTE通过过采样合成少数类样本，优于简单过采样）二、填空题1.网格搜索（GridSearch）、随机搜索（RandomSearch）、局部最优解2.TF-IDF、信息检索、文本分类3.梯度下降（GradientDescent）、随机梯度下降（SGD）、局部最优解4.孤立森林（IsolationForest）、高维数据5.过拟合（Overfitting）、正则化（Regularization）、数据量三、简答题1.交叉验证原理：将数据切分为K份，轮流用K-1份训练、1份验证，计算平均性能，减少单一划分的随机性。作用：提高模型评估的鲁棒性，避免过拟合检测偏差。2.特征工程重要性：通过衍生新特征提升模型表现。例如，电商用户行为分析中，“购买间隔天数”比原始交易频率更有效。3.监督学习vs无监督学习：-监督学习：需标注数据，适用于目标明确任务（如信用评分）。-无监督学习：无需标注，适用于探索性分析（如用户分群）。4.模型漂移：数据分布随时间变化导致模型性能下降。缓解方法：持续监控AUC/准确率，定期重新训练。5.多标签分类评估指标：-HammingLoss：预测错误标签比例。-F1-Score（宏/微平均）：平衡精确率与召回率。-Precision/Recall曲线：分析阈值权衡。四、编程题1.逻辑回归实现：-缺失值处理：年龄用中位数填充，订单金额用众数填充。-独热编码：将“地区”转为多列（如“地区_东部”“地区_西部”）。-模型输出：混淆矩阵显示TP/FP/TN/FN。2.随机森林调优：-特征工程：节假日标记（1=是，0=否）、天气影响因子（雨天降为0.5）。-网格搜索：`n_estimators`（树数量）和`max_depth`（树深度）优化。-随机森林优势：对噪声鲁棒，自动处理非线性关系，适合交通拥堵这类多因素问题。五、论述题1.特征工程在金融风控中：-案例：某银