2026年Python工程师机器学习测验试题及真题

2026年Python工程师机器学习测验试题及真题考试时长：120分钟满分：100分试卷名称：2026年Python工程师机器学习测验试题及真题考核对象：Python工程师（中等级别）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，导致泛化能力差。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划分数据。5.随机森林算法是集成学习方法的一种，通过组合多个决策树提升模型性能。6.梯度下降法是优化损失函数常用的算法，适用于所有机器学习模型。7.神经网络的反向传播算法通过链式法则计算梯度。8.在特征工程中，特征缩放（如归一化）对支持向量机影响较大。9.逻辑回归模型本质上是一个二分类的线性模型。10.机器学习中的欠拟合是指模型过于简单，无法捕捉数据中的规律。二、单选题（每题2分，共20分）1.下列哪种算法不属于监督学习方法？A.决策树B.K-means聚类C.逻辑回归D.线性回归2.在交叉验证中，k值越大，模型的泛化能力评估越准确。A.正确B.错误3.支持向量机中，C参数越大，模型对训练数据的拟合程度越高。A.正确B.错误4.下列哪种方法不属于特征工程中的特征选择技术？A.递归特征消除（RFE）B.Lasso回归C.主成分分析（PCA）D.决策树特征重要性排序5.随机森林算法中，增加决策树的数量可以提高模型稳定性。A.正确B.错误6.梯度下降法中，学习率过大可能导致模型不收敛。A.正确B.错误7.神经网络中，ReLU激活函数相比Sigmoid函数计算效率更高。A.正确B.错误8.在特征缩放中，归一化（Min-MaxScaling）将特征范围映射到[0,1]。A.正确B.错误9.逻辑回归模型的损失函数是平方损失函数。A.正确B.错误10.机器学习中的过拟合可以通过增加数据量或正则化来缓解。A.正确B.错误三、多选题（每题2分，共20分）1.下列哪些属于监督学习模型的常见评估指标？A.准确率B.F1分数C.AUCD.轮廓系数2.支持向量机中，核函数的作用是？A.将数据映射到高维空间B.减少特征维度C.提高模型泛化能力D.增加模型复杂度3.随机森林算法的优势包括？A.对噪声不敏感B.易过拟合C.计算效率高D.可解释性强4.梯度下降法中，选择合适的学习率需要考虑？A.模型收敛速度B.损失函数下降趋势C.计算资源限制D.特征数量5.神经网络中，常见的激活函数包括？A.SigmoidB.TanhC.ReLUD.Softmax6.特征工程中，特征交互的方法包括？A.PolynomialFeaturesB.FeatureEmbeddingC.PolynomialRegressionD.InteractionTerms7.交叉验证的常见方法包括？A.k折交叉验证B.留一法交叉验证C.时间序列交叉验证D.留出法交叉验证8.逻辑回归模型的假设条件包括？A.线性关系B.独立同分布C.正态分布D.大样本量9.机器学习中的正则化方法包括？A.Lasso回归B.Ridge回归C.DropoutD.EarlyStopping10.决策树算法的优缺点包括？A.易过拟合B.可解释性强C.对异常值敏感D.计算效率低四、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、优惠券使用次数等，希望构建机器学习模型预测用户是否流失。假设你已预处理数据，并选择逻辑回归模型进行训练。请回答：（1）简述逻辑回归模型在用户流失预测中的应用逻辑。（2）如何评估模型的性能？（3）若模型准确率较高但召回率低，如何改进？案例2：手写数字识别使用MNIST数据集训练一个神经网络进行手写数字识别，网络结构包含输入层（784节点）、两个隐藏层（分别含128和64节点，激活函数ReLU）、输出层（10节点，激活函数Softmax）。请回答：（1）说明ReLU激活函数的作用。（2）如何避免模型过拟合？（3）若测试集上模型表现不佳，可能的原因有哪些？案例3：房价预测某房地产公司希望预测房屋价格，数据包含房屋面积、房间数量、地理位置等特征。假设你使用随机森林模型进行预测，但发现模型对偏远地区房价预测误差较大。请回答：（1）随机森林如何处理非线性关系？（2）如何改进模型对偏远地区数据的预测？（3）若增加更多特征（如学区、交通距离），如何评估新特征的有效性？五、论述题（每题11分，共22分）论述1：机器学习中的特征工程重要性结合实际案例，论述特征工程在机器学习中的重要性，并说明常见的特征工程方法及其适用场景。论述2：集成学习与单一模型的对比比较集成学习（如随机森林、梯度提升树）与单一模型（如决策树、逻辑回归）的优缺点，并说明在哪些场景下优先选择集成学习方法。---标准答案及解析一、判断题1.A（正确）2.A（正确）3.B（错误，k折交叉验证计算量随k增加而增大，留一法更耗时但更准确）4.A（正确）5.A（正确）6.B（错误，梯度下降法适用于可导函数，但并非所有模型都适用）7.A（正确）8.A（正确）9.B（错误，逻辑回归使用交叉熵损失函数）10.A（正确）二、单选题1.B（K-means聚类是无监督学习）2.A（正确，k值越大评估更稳定）3.A（正确，C越大模型更关注训练数据）4.C（PCA是降维技术，不属于特征选择）5.A（正确，增加树数提升稳定性）6.A（正确）7.A（正确，ReLU计算量小）8.A（正确）9.B（错误，逻辑回归使用交叉熵损失）10.A（正确）三、多选题1.A,B,C（准确率、F1、AUC是分类模型常用指标）2.A,C（核函数用于非线性映射，提升泛化能力）3.A,C（随机森林对噪声不敏感，计算效率高）4.A,B,C（学习率影响收敛速度、损失下降趋势和计算资源）5.A,B,C（Sigmoid、Tanh、ReLU是常见激活函数）6.A,C,D（PolynomialFeatures、PolynomialRegression、InteractionTerms是特征交互方法）7.A,B,C,D（k折、留一法、时间序列、留出法都是交叉验证方法）8.A,B,D（逻辑回归假设线性关系、独立同分布、大样本量）9.A,B,D（Lasso、Ridge、EarlyStopping是正则化方法）10.A,B,C（决策树易过拟合、可解释性强、对异常值敏感）四、案例分析案例1：电商用户流失预测（1）逻辑回归通过拟合用户特征与流失概率的线性关系，输出概率值，用于预测用户是否流失。（2）评估指标：准确率、精确率、召回率、F1分数、AUC。（3）若召回率低，可增加正则化强度（如L1/L2），或采用SMOTE过采样处理数据不平衡。案例2：手写数字识别（1）ReLU激活函数将负值映射为0，计算高效且避免梯度消失。（2）避免过拟合：增加Dropout层、使用早停法（EarlyStopping）、减少网络层数。（3）可能原因：数据噪声、模型复杂度不足、未进行数据增强。案例3：房价预测（1）随机森林通过多个决策树的集成，自动捕捉非线性关系。（2）改进方法：增加更多地理位置相关特征（如经纬度），或使用地理加权回归（GWR）。（3）评估新特征：计算特征重要性（如随机森林的impurity-basedfeatureimportance），或使用特征选择模型（如Lasso）。五、论述题论述1：机器学习中的特征工程重要性特征工程是机器学习的核心环节，直接影响模型性能。例如，在房价预测中，将房屋面积和房间数量组合为“人均面积”特征，能更准确反映房价。常见方法包括：特征缩