Python机器学习模型优化考核试卷及答案

Python机器学习模型优化考核试卷及答案考试时长：120分钟满分：100分试卷名称：Python机器学习模型优化考核试卷考核对象：机器学习专业学生、初级数据科学家、AI行业从业者题型分值分布：-判断题（10题，每题2分）总分20分-单选题（10题，每题2分）总分20分-多选题（10题，每题2分）总分20分-案例分析（3题，每题6分）总分18分-论述题（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.正则化（如L1、L2）的主要作用是防止模型过拟合。2.在交叉验证中，K折交叉验证比留一法交叉验证更稳定。3.特征选择与特征工程是机器学习模型优化中完全独立的两个步骤。4.Dropout是一种模型集成方法，通过随机丢弃神经元来提升模型泛化能力。5.早停（EarlyStopping）是监控验证集损失，当损失不再下降时停止训练。6.GridSearch比RandomSearch更高效，因为它能全面搜索所有参数组合。7.特征缩放（如标准化、归一化）对线性模型（如逻辑回归）没有影响。8.在决策树中，信息增益比（IGR）比信息增益（IG）更鲁棒，不易受特征取值离散影响。9.模型超参数的调整通常比模型架构设计更耗时。10.集成学习方法（如随机森林）本质上是通过组合多个弱学习器来提升泛化能力。二、单选题（每题2分，共20分）1.以下哪种方法不属于特征工程？（）A.特征交互B.特征编码C.模型集成D.特征平滑2.在模型训练中，以下哪个指标最适合用于判断过拟合？（）A.训练集准确率B.验证集准确率C.测试集准确率D.AUC值3.以下哪种正则化方法倾向于产生稀疏权重矩阵？（）A.L1正则化B.L2正则化C.ElasticNetD.Dropout4.在K折交叉验证中，K的取值通常为？（）A.2或3B.5或10C.20或30D.50或1005.以下哪种方法不属于模型集成？（）A.随机森林B.AdaBoostC.算法选择D.蒸汽波模型6.在特征缩放中，标准化（Z-score）与归一化（Min-Max）的主要区别是？（）A.标准化基于均值和方差，归一化基于最大值和最小值B.标准化适用于线性模型，归一化适用于非线性模型C.标准化更稳定，归一化更高效D.两者没有区别7.以下哪个是过拟合的典型表现？（）A.训练集误差远低于验证集误差B.训练集和验证集误差相近C.模型在训练集上表现极差D.模型在验证集上表现极差8.在决策树中，以下哪个指标用于衡量节点分裂的质量？（）A.Gini系数B.信息熵C.权重系数D.决策规则9.以下哪种方法不属于超参数优化？（）A.GridSearchB.RandomSearchC.贝叶斯优化D.特征选择10.在模型评估中，以下哪个指标最适合不平衡数据集？（）A.准确率B.F1分数C.AUC值D.精确率三、多选题（每题2分，共20分）1.以下哪些属于特征工程的方法？（）A.特征编码（如One-Hot）B.特征交互（如多项式特征）C.特征选择（如Lasso）D.特征缩放2.以下哪些是正则化方法？（）A.L1正则化B.L2正则化C.DropoutD.EarlyStopping3.以下哪些属于模型集成方法？（）A.随机森林B.AdaBoostC.XGBoostD.决策树4.以下哪些是交叉验证的优点？（）A.减少过拟合风险B.提高模型评估的稳定性C.充分利用数据D.减少计算量5.以下哪些属于特征缩放的必要性？（）A.不同特征的量纲不同B.模型对特征尺度敏感（如SVM、KNN）C.提高梯度下降收敛速度D.减少特征编码的复杂性6.以下哪些是过拟合的应对方法？（）A.正则化B.DropoutC.早停D.数据增强7.以下哪些属于超参数？（）A.学习率B.树的最大深度C.特征数量D.正则化系数8.以下哪些是模型评估指标？（）A.准确率B.F1分数C.AUC值D.权重系数9.以下哪些属于特征选择的方法？（）A.Lasso回归B.基于模型的特征选择（如随机森林重要性）C.递归特征消除（RFE）D.互信息10.以下哪些是集成学习的优势？（）A.提高泛化能力B.减少方差C.增加计算复杂度D.提高模型可解释性四、案例分析（每题6分，共18分）案例1：电商用户流失预测模型优化某电商平台搭建了用户流失预测模型，初始模型使用逻辑回归，在训练集上准确率达90%，但在验证集上仅65%。假设你作为数据科学家，需要优化该模型。请回答：（1）分析可能的原因是什么？（2）提出至少三种优化方案。案例2：图像分类模型性能提升某团队开发了一个图像分类模型，使用ResNet50，在CIFAR-10数据集上准确率为75%。但客户要求准确率提升至85%。请提出至少两种优化方案，并说明原理。案例3：医疗诊断模型泛化能力不足某医疗团队开发了一个糖尿病诊断模型，在本地医院数据上AUC达0.9，但在其他医院数据上仅0.7。请分析可能的原因，并提出优化建议。---五、论述题（每题11分，共22分）1.论述特征工程在机器学习模型优化中的重要性，并举例说明几种常见的特征工程方法及其适用场景。2.比较并分析GridSearch、RandomSearch和贝叶斯优化三种超参数优化方法的优缺点，并说明在实际应用中选择哪种方法的依据。---标准答案及解析一、判断题1.√2.√3.×（特征工程与特征选择紧密相关）4.×（Dropout是正则化方法）5.√6.×（RandomSearch在参数空间大时更高效）7.×（特征缩放对线性模型影响显著）8.√9.√10.√二、单选题1.C2.A3.A4.B5.D6.A7.A8.A9.D10.B三、多选题1.ABCD2.ABC3.ABC4.ABC5.ABC6.ABCD7.ABD8.ABC9.ABCD10.AB四、案例分析案例1（1）可能原因：-过拟合（训练集表现远好于验证集）-特征不充分（缺少关键特征或特征质量差）-数据不平衡（流失用户样本过少）（2）优化方案：-正则化（如L1/L2）-特征工程（如添加用户行为特征）-数据平衡（如过采样或欠采样）案例2优化方案：-数据增强（如旋转、翻转图像）-模型集成（如使用Ensemble方法）原理：数据增强增加数据多样性，集成方法通过组合多个模型提升泛化能力。案例3可能原因：-数据域漂移（不同医院数据分布差异）-模型泛化能力不足优化建议：-使用迁移学习（如预训练模型微调）-增加跨医院数据训练五、论述题1.特征工程的重要性及方法特征工程是机器学习的关键步骤，通过转换、组合或选择特征，提升模型性能。常见方法包括：-特征编码（如One-Hot，适用于分类特征）-特征交互（如多项式特征，适用于非线性关系）-特征选择（如Lasso，适用于高维数据）-特征缩放（如标准化，适用于距离敏感模型）2.超参数优化方法比较-GridSearch：全面搜索，但计算量大。-Rando