2026年机器学习模型构建与应用考题

2026年机器学习模型构建与应用考题一、单选题（每题2分，共20题）1.在中国金融行业，用于反欺诈场景的机器学习模型中，最适合处理高维稀疏数据的算法是？A.决策树B.支持向量机C.神经网络D.K近邻2.若某电商平台的用户行为数据每5分钟产生1万条记录，以下哪种存储方案最适合实时特征工程？A.关系型数据库MySQLB.HadoopHDFSC.RedisD.MongoDB3.在深圳智慧交通项目中，用于预测拥堵程度的模型应优先考虑哪种评估指标？A.准确率B.召回率C.F1分数D.平均绝对误差（MAE）4.若某医疗影像诊断模型的AUC为0.92，F1为0.88，则该模型在什么场景下表现更优？A.早期筛查B.确诊辅助C.健康管理D.疾病分类5.在上海证券交易所的量化交易中，用于捕捉短期波动特征的模型是？A.ARIMAB.LSTMC.GRUD.XGBoost6.若某工业设备的故障预测模型训练集为1000条，测试集为200条，则交叉验证时应采用？A.K折（K=5）B.K折（K=10）C.留一法D.分层抽样7.在北京外卖平台的推荐系统中，用户历史订单数据中缺失率超过50%的特征应如何处理？A.直接删除B.插值填充C.众数填充D.基于用户聚类填充8.若某银行信贷审批模型的特征包含年龄、收入和信用分，则最适合的模型是？A.逻辑回归B.线性回归C.随机森林D.神经网络9.在杭州城市大脑项目中，用于处理时序数据的模型是？A.决策树B.贝叶斯网络C.时空图神经网络D.朴素贝叶斯10.若某模型的过拟合现象严重，以下哪种方法最有效？A.增加数据量B.降低特征维度C.正则化（L1/L2）D.增加模型复杂度二、多选题（每题3分，共10题）1.在广州制造业的预测性维护中，以下哪些指标可用于模型监控？A.准确率B.AUCC.稳定性系数D.样本偏差2.若某模型的训练集和测试集表现差异较大，可能的原因包括？A.数据分布不一致B.过拟合C.样本量不足D.特征工程不当3.在深圳政务服务领域的文本分类中，以下哪些技术可提升模型效果？A.词嵌入（Word2Vec）B.BERTC.TF-IDFD.主题模型LDA4.若某医疗诊断模型的混淆矩阵如下：||阴性|阳性||-||||预测阴性|950|50||预测阳性|30|20|则以下结论正确的是？A.召回率较高B.精确率较低C.宏平均优于微平均D.需要调整阈值5.在上海保险行业的风险评估中，以下哪些特征属于可解释性特征？A.年龄B.收入C.信用评分D.隐性特征（如LDA主题）6.若某模型的特征重要性排序与业务逻辑不符，可能的原因包括？A.特征冗余B.样本偏差C.模型偏差D.特征工程未考虑业务场景7.在杭州电商平台的用户画像构建中，以下哪些方法可提升聚类效果？A.K-MeansB.层次聚类C.基于密度的DBSCAND.主成分分析（PCA）降维8.在北京交通领域的时空预测中，以下哪些模型可考虑？A.ST-GNNB.LSTM+AttentionC.时空随机森林D.窄带模型9.若某模型的训练集上表现极好，但测试集表现差，可能的原因包括？A.数据泄露B.模型复杂度不足C.特征选择不当D.预测目标错误10.在深圳金融风控中，以下哪些指标属于模型稳健性评估内容？A.对抗样本攻击结果B.偏差-方差权衡C.跨域测试表现D.特征敏感性分析三、简答题（每题5分，共5题）1.简述在成都智慧医疗项目中，如何利用特征工程提升模型对罕见病诊断的准确率？2.描述在深圳物流调度中，如何通过模型调优减少车辆空驶率？3.解释在上海零售业中，如何利用集成学习提升商品推荐系统的召回率？4.说明在北京环境监测中，如何处理高维时空数据中的噪声问题？5.阐述在深圳安防监控中，如何通过异常检测模型降低误报率？四、论述题（每题15分，共2题）1.结合杭州城市大脑的案例，论述多模态数据融合在提升交通预测精度中的重要性及实现方法。2.分析广州制造业预测性维护中，模型可解释性对企业决策的影响，并提出解决方案。答案与解析一、单选题1.B解析：金融反欺诈场景数据通常高维且稀疏（如用户行为特征），支持向量机（SVM）在高维空间表现优异，且可通过核函数处理非线性关系。决策树易过拟合，神经网络计算复杂度高，K近邻对稀疏数据效率低。2.C解析：电商实时特征工程需高并发读写，Redis内存存储支持毫秒级访问，适合高频更新特征。MySQL适合事务处理，HDFS适合离线分析，MongoDB适合文档存储。3.D解析：交通拥堵预测关注预测误差而非分类准确，MAE直接反映实际偏差，适合连续值预测。AUC/F1分数用于分类任务。4.B解析：F1=0.88表明模型平衡性好，但召回率（TP/(TP+FN)=0.57）低，即漏诊多，适合确诊辅助场景（宁可错杀不愿漏诊）。5.D解析：量化交易需捕捉短期波动，XGBoost树模型支持高维特征且训练速度快，适合高频数据。ARIMA适用于时序但忽略非线性，LSTM/GRU适合长依赖但计算量高。6.A解析：数据量较小（1000条）时，K折（K=5）能充分利用数据且避免过拟合。留一法计算成本高，分层抽样需先分箱。7.D解析：缺失率>50%的特征需结合业务填充，用户聚类填充能保留群体特征（如相似用户行为）。直接删除丢失信息，插值填充假设数据连续，众数填充偏差大。8.A解析：信贷审批属分类问题，逻辑回归线性假设与金融特征匹配度高，且可解释性强。线性回归用于预测，随机森林过拟合风险高，神经网络复杂度冗余。9.C解析：城市大脑需处理时空数据（如车流、人流），时空图神经网络（ST-GNN）能建模空间-时间依赖。决策树无法处理序列，贝叶斯网络假设独立性，时空随机森林需额外设计。10.C解析：正则化（L1/L2）通过惩罚项抑制过拟合。增加数据量需采集新数据，降低维度可能丢失信息，增加复杂度加剧过拟合。二、多选题1.A、B、C解析：模型监控需关注稳定性（C）和泛化能力（A/B），样本偏差（D）属数据问题非监控指标。2.A、B、D解析：数据分布不一致（A）、过拟合（B）、特征工程不当（D）均导致训练-测试差异。样本量不足（C）主要影响精度而非偏差。3.A、B、C解析：Word2Vec（A）、BERT（B）、TF-IDF（C）均属文本特征提取技术。LDA（D）用于主题发现，非分类特征工程。4.A、B解析：召回率（TP/(TP+FN)=0.57）高，精确率（TP/(TP+FP)=0.29）低。宏平均（各类别平均）>微平均（总体平均），需调整阈值（D）。5.A、B、C解析：年龄、收入、信用评分可解释性强。隐性特征（D）如LDA主题难以解释，企业需可解释模型。6.A、B、D解析：特征冗余（A）、样本偏差（B）、业务场景未考虑（D）导致重要性排序错乱。模型偏差（C）影响整体预测效果，非排序问题。7.A、B、C解析：K-Means（A）、层次聚类（B）、DBSCAN（C）均属聚类算法。PCA（D）为降维工具，非聚类方法。8.A、B解析：ST-GNN（A）专为时空图设计，LSTM+Attention（B）处理序列依赖。时空随机森林（C）需额外开发，窄带模型（D）无时空概念。9.A、C解析：数据泄露（A）导致测试集信息泄露，特征选择不当（C）无法泛化。模型复杂度不足（B）导致欠拟合，非过拟合。10.A、B、C解析：对抗样本（A）、偏差-方差权衡（B）、跨域测试（C）属稳健性评估。特征敏感性分析（D）属模型调试，非全局稳健性。三、简答题1.特征工程提升罕见病诊断准确率方法：-构造罕见病特异性组合特征（如症状+基因突变+家族史）；-使用加权采样平衡数据（罕见样本提高权重）；-引入医学知识嵌入（如药物相互作用特征）；-结合领域专家标注高价值特征。2.物流调度减少空驶率方法：-基于历史订单预测需求，动态分配车辆；-利用多目标优化模型（最小化空驶+最大化装载率）；-引入“搭便车”机制（相似路线合并）；-实时路况调整路径。3.集成学习提升商品推荐召回率方法：-使用随机森林或梯度提升树组合（如XGBoost+LightGBM）；-构建多样性特征（用户画像+社交关系）；-利用Bagging/Dropout防止过拟合；-结合协同过滤与深度学习模型。4.处理高维时空噪声方法：-使用时空滤波（如小波变换去噪）；-构建时空注意力机制（忽略无效传感器数据）；-基于图卷积网络（GCN）平滑相邻区域噪声；-采用滑动窗口聚合局部噪声。5.降低安防监控误报率方法：-多传感器融合（热成像+可见光）；-基于YOLOv8+改进损失函数优化边界框；-引入对抗样本训练（增强鲁棒性）；-结合规则约束（如移动物体需持续移动）。四、论述题1.多模态数据融合在交通预测中的重要性及实现方法重要性：-视频+雷达数据可同时捕捉车辆行为与宏观交通流；-温度+天气数据影响路面摩擦系数；-公共数据（如地铁运行）可预测换乘节点拥堵。实现方法：-特征层融合（如将图像特征与气象数据拼接）；-决策层融合（投票机制整合各模态模型结果）；-时空图神