2026年机器学习算法与模型构建题集

2026年机器学习算法与模型构建题集一、选择题（每题2分，共10题）本部分主要考察对机器学习基础算法和模型构建原理的理解。题目涉及数据处理、特征工程、模型选择与评估等方面，结合中国金融行业的实际应用场景。1.在处理银行客户信用评分数据时，以下哪种特征工程方法最适合处理缺失值？A.删除含有缺失值的样本B.使用均值或中位数填充C.使用K-近邻算法填充D.建立缺失值预测模型填充2.某电商平台希望根据用户购买历史预测其未来购买倾向，以下哪种算法最适合该场景？A.线性回归B.决策树C.神经网络D.支持向量机3.在评估一个分类模型的性能时，以下哪个指标最能反映模型的泛化能力？A.准确率B.精确率C.召回率D.F1分数4.在处理文本分类任务时，以下哪种技术可以有效提升模型性能？A.词袋模型（Bag-of-Words）B.TF-IDFC.Word2VecD.以上都是5.某城市交通管理部门希望预测高峰时段的拥堵情况，以下哪种模型最适合该场景？A.线性回归B.随机森林C.LSTM（长短期记忆网络）D.逻辑回归二、填空题（每空1分，共5空，共5分）本部分考察对机器学习模型调优和评估方法的掌握。题目结合中国零售行业的实际应用场景。1.在使用网格搜索（GridSearch）进行超参数调优时，为了减少计算量，可以采用__________方法来选择部分参数进行搜索。2.在评估一个回归模型的性能时，常用的损失函数是__________。3.在处理不平衡数据集时，常用的过采样方法是__________。4.在使用K折交叉验证时，K值的选择通常为__________。5.在特征选择过程中，递归特征消除（RFE）算法通常与__________模型结合使用。三、简答题（每题5分，共4题，共20分）本部分考察对机器学习算法原理和实际应用的理解。题目结合中国医疗行业的实际场景。1.简述逻辑回归模型在医疗诊断中的应用场景及优缺点。2.解释什么是过拟合，并列举三种解决过拟合的方法。3.在处理医疗影像数据时，特征工程有哪些常用方法？4.如何评估一个推荐系统的性能？列举三种常用的评估指标。四、论述题（每题10分，共2题，共20分）本部分考察对机器学习模型构建全流程的理解和实际应用能力。题目结合中国电商行业的实际场景。1.某电商平台希望根据用户的浏览和购买历史推荐商品，请设计一个完整的推荐系统模型构建流程，包括数据收集、特征工程、模型选择、评估和优化。2.在构建一个用于预测用户流失的模型时，如何处理数据不平衡问题？请详细说明具体的解决方法和步骤。五、编程题（每题15分，共2题，共30分）本部分考察编程能力和机器学习模型的实际应用。题目结合中国金融行业的实际场景，使用Python语言完成。1.假设你有一组银行客户的信用评分数据，包括年龄、收入、信用历史等特征，请使用随机森林算法构建一个信用评分模型，并评估模型的性能（使用准确率、精确率和召回率）。python示例数据importpandasaspddata={'age':[25,30,35,40,45],'income':[5000,7000,8000,9000,10000],'credit_history':[1,0,1,0,1],'label':[0,1,1,0,1]}df=pd.DataFrame(data)2.假设你有一组电商用户的购买历史数据，请使用Word2Vec技术提取文本特征，并使用逻辑回归模型预测用户是否会购买某个商品。python示例数据importpandasaspddata={'text':["商品A购买","商品B购买","商品A浏览","商品C购买","商品B浏览"],'label':[1,1,0,1,0]}df=pd.DataFrame(data)答案与解析一、选择题答案1.C解析：在金融行业中，数据通常较为稀疏，使用K-近邻算法填充缺失值可以保留更多信息，比简单填充或删除样本更合理。2.B解析：决策树适合处理非线性关系，且能够解释模型决策过程，适合电商平台用户购买倾向预测。3.A解析：准确率最能反映模型的泛化能力，尤其是在数据平衡的情况下。4.D解析：词袋模型、TF-IDF和Word2Vec都是常用的文本特征提取技术，可以有效提升模型性能。5.C解析：LSTM适合处理时间序列数据，适合预测城市交通拥堵情况。二、填空题答案1.随机搜索解析：随机搜索可以在较少的计算量下找到较优的超参数组合。2.均方误差（MSE）解析：MSE是回归模型常用的损失函数，能够衡量预测值与真实值之间的差异。3.SMOTE解析：SMOTE（SyntheticMinorityOver-samplingTechnique）是常用的过采样方法，可以平衡数据集。4.5-10解析：K折交叉验证通常选择K值为5或10，以平衡计算量和模型评估的可靠性。5.支持向量机（SVM）解析：RFE通常与SVM模型结合使用，通过递归减少特征数量，提升模型性能。三、简答题答案1.逻辑回归在医疗诊断中的应用场景及优缺点-应用场景：逻辑回归常用于医疗诊断，如预测患者是否患有某种疾病，根据患者的症状和检查结果进行分类。-优点：模型简单，计算效率高，输出结果可解释性强。-缺点：假设特征线性相关，对非线性关系处理效果差，容易过拟合。2.过拟合及其解决方法-过拟合：模型在训练数据上表现良好，但在测试数据上表现差，因为模型学习了噪声数据。-解决方法：-正则化（如L1、L2正则化）-降低模型复杂度（如减少层数或神经元数量）-增加训练数据量3.医疗影像数据的特征工程方法-形态学特征提取（如边缘、纹理特征）-深度学习特征提取（如使用卷积神经网络自动提取特征）-手工特征提取（如统计特征、形状特征）4.推荐系统性能评估指标-准确率（Accuracy）-召回率（Recall）-精确率（Precision）四、论述题答案1.推荐系统模型构建流程-数据收集：收集用户浏览、购买、评价等数据。-特征工程：提取用户特征（年龄、性别、地域）、商品特征（类别、价格）、交互特征（浏览时间、购买频率）。-模型选择：选择协同过滤、深度学习或混合推荐模型。-评估：使用准确率、召回率、NDCG等指标评估模型性能。-优化：调整超参数、增加更多特征或使用集成学习方法。2.处理数据不平衡问题的方法-过采样（如SMOTE）-欠采样（如随机删除多数类样本）-改变评价指标（如使用F1分数、AUC）-使用集成学习方法（如Bagging、Boosting）五、编程题答案1.随机森林信用评分模型pythonfromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifierfromsklearn.metricsimportaccuracy_score,precision_score,recall_score数据准备X=df[['age','income','credit_history']]y=df['label']模型训练model=RandomForestClassifier()model.fit(X,y)预测y_pred=model.predict(X)评估print("准确率:",accuracy_score(y,y_pred))print("精确率:",precision_score(y,y_pred))print("召回率:",recall_score(y,y_pred))2.Word2Vec与逻辑回归推荐模型pythonfromgensim.modelsimportWord2Vecfromsklearn.linear_modelimportLogisticRegressionfromsklearn.metricsimportaccuracy_score数据准备texts=df['text'].apply(lambdax:x.split())labels=df['label']训练Word2Vecmodel=Word2Vec(sentences=texts,vector_size=50,window=5,min_count=1)X=[model.wv[word]fortextintext