2026年机器学习实战案例与解析题库

2026年机器学习实战案例与解析题库一、选择题（每题2分，共20题）1.在上海市商业数据分析项目中，若需预测顾客购买金额，最适合使用的机器学习模型是？A.决策树B.神经网络C.线性回归D.支持向量机2.某金融机构利用机器学习进行信用评分，数据集中存在大量缺失值，应优先采用哪种处理方法？A.删除缺失值B.均值填充C.KNN插补D.回归填充3.在深圳市智慧交通系统中，检测交通拥堵需实时处理大量传感器数据，最适合使用的算法是？A.随机森林B.LSTM（长短期记忆网络）C.朴素贝叶斯D.逻辑回归4.某电商平台需根据用户行为推荐商品，适合使用哪种协同过滤算法？A.基于用户的协同过滤B.基于物品的协同过滤C.矩阵分解D.Apriori算法5.在成都市医疗诊断系统中，若需分类早期癌症患者，哪种模型能更好处理高维稀疏数据？A.逻辑回归B.决策树C.XGBoostD.K近邻6.某电商企业需检测商品评论中的情感倾向，最适合使用的模型是？A.CNN（卷积神经网络）B.RNN（循环神经网络）C.SVM（支持向量机）D.K-Means聚类7.在重庆市城市规划中，若需分析人口流动趋势，适合使用哪种时间序列模型？A.ARIMAB.ProphetC.LSTNetD.GRU（门控循环单元）8.某保险公司利用机器学习进行欺诈检测，数据集中存在不平衡样本，应优先采用哪种技术？A.过采样B.SMOTE（合成少数过采样技术）C.下采样D.权重调整9.在武汉市智慧农业项目中，若需预测作物产量，哪种模型最适合处理非线性关系？A.线性回归B.人工神经网络C.KNND.朴素贝叶斯10.某政府部门需分析城市空气质量，适合使用哪种模型进行异常值检测？A.DBSCANB.IsolationForestC.K-MeansD.线性回归二、填空题（每空1分，共10空）1.在北京市公共交通优化项目中，若需预测地铁客流量，常用的特征工程方法包括：______、______和______。2.某金融机构利用机器学习进行反欺诈，常用的评价指标有：______、______和______。3.在上海市零售业中，根据用户购买历史进行商品推荐时，常用的相似度计算方法有：______和______。4.某医疗公司需分析患者病历，常用的数据预处理步骤包括：______、______和______。5.在深圳市自动驾驶项目中，若需预测车辆行驶轨迹，常用的模型有：______和______。6.某电商平台需检测商品图片中的缺陷，常用的图像处理技术有：______和______。7.在成都市金融风控中，常用的异常检测算法有：______和______。8.某农业科技公司需预测作物病虫害，常用的特征包括：______、______和______。9.在武汉市智慧医疗项目中，若需分析患者病情发展趋势，常用的时间序列分析方法有：______和______。10.某政府部门需分析城市交通拥堵，常用的数据采集方式有：______、______和______。三、简答题（每题5分，共5题）1.简述在上海市商业数据分析项目中，如何利用特征工程提升预测顾客购买金额的模型效果？2.某金融机构利用机器学习进行信用评分，数据集中存在大量噪声数据，应如何处理？3.在深圳市智慧交通系统中，如何评估实时交通拥堵预测模型的性能？4.某电商平台需根据用户行为推荐商品，如何解决冷启动问题？5.在成都市医疗诊断系统中，如何确保机器学习模型的公平性和可解释性？四、案例分析题（每题15分，共2题）1.某保险公司利用机器学习进行欺诈检测，数据集包含10万条记录，其中90%为正常交易，10%为欺诈交易。请设计一个欺诈检测方案，包括数据预处理、模型选择、评价指标和优化策略。2.某农业科技公司需预测作物病虫害的发生概率，数据集包含历史气象数据、土壤数据和病虫害记录。请设计一个预测模型，包括特征工程、模型选择和评估方法。答案与解析一、选择题答案与解析1.C解析：预测顾客购买金额属于回归问题，线性回归简单高效，适合处理此类任务。决策树和神经网络可能过拟合，支持向量机适用于小样本数据。2.C解析：KNN插补适用于缺失值较少且数据分布均匀的情况，能保留更多原始信息。均值填充和删除缺失值会丢失数据，回归填充可能引入噪声。3.B解析：LSTM适合处理时序数据，能捕捉交通拥堵的动态变化。随机森林和逻辑回归不适用于实时数据，朴素贝叶斯适用于文本分类。4.A解析：基于用户的协同过滤通过用户相似度推荐商品，适合冷启动问题。基于物品的协同过滤适用于数据稀疏场景。5.C解析：XGBoost能处理高维稀疏数据，且性能优于逻辑回归和决策树。K近邻对高维数据计算复杂。6.A解析：CNN适合处理文本情感分析，能捕捉局部特征。RNN适用于长序列数据，但计算复杂。7.A解析：ARIMA适合分析人口流动的线性趋势，Prophet适用于具有季节性数据的预测。LSTNet和GRU适用于复杂时序模型。8.B解析：SMOTE能解决数据不平衡问题，过采样和下采样可能引入偏差。权重调整适用于分类模型。9.B解析：人工神经网络能处理非线性关系，线性回归和KNN不适用于复杂农业数据。朴素贝叶斯适用于分类问题。10.B解析：IsolationForest适合异常值检测，DBSCAN对参数敏感，K-Means适用于聚类。二、填空题答案与解析1.标准化、归一化、特征交叉解析：标准化和归一化处理数据尺度，特征交叉能生成新特征。2.准确率、召回率、F1分数解析：反欺诈需关注少数类样本，F1分数综合评估性能。3.余弦相似度、欧氏距离解析：余弦相似度适用于文本数据，欧氏距离适用于数值数据。4.数据清洗、特征提取、数据转换解析：数据清洗去除噪声，特征提取生成有效变量，数据转换统一格式。5.粒子滤波、卡尔曼滤波解析：粒子滤波适用于非线性系统，卡尔曼滤波适合线性系统。6.图像边缘检测、纹理分析解析：边缘检测识别缺陷轮廓，纹理分析检测异常纹理。7.孤立森林、局部异常因子解析：孤立森林适合高维数据，局部异常因子适用于局部异常检测。8.温度、湿度、光照解析：这些特征影响作物病虫害发生概率。9.ARIMA、季节性分解解析：ARIMA分析趋势，季节性分解处理周期性数据。10.传感器数据、摄像头数据、GPS数据解析：这些数据来源能全面采集交通信息。三、简答题答案与解析1.特征工程方法解析：-标准化处理数据尺度，避免模型偏向高方差特征。-生成交叉特征（如用户购买时间与金额的乘积）。-使用多项式特征拟合非线性关系。-剔除冗余特征（如用户ID等无关变量）。2.噪声数据处理解析：-使用鲁棒回归（如L1回归）减少噪声影响。-基于领域知识剔除明显异常样本。-使用集成学习（如随机森林）平滑噪声。3.交通拥堵评估解析：-使用实时指标（如平均速度、排队长度）。-评估模型AUC和F1分数。-进行回测分析，对比历史数据。4.冷启动问题解决方案解析：-利用用户注册信息（如年龄、地区）进行初步推荐。-使用基于内容的推荐（如商品属性）。-结合用户调研收集更多数据。5.公平性与可解释性解析：-使用公平性指标（如性别、年龄偏差）。-选择可解释模型（如决策树）。-建立模型审计机制，定期评估公平性。四、案例分析题答案与解析1.欺诈检测方案解析：-数据预处理：剔除无关变量（如用户ID），对缺失值使用SMOTE填充。-模型选择：使用XGBoost，调整参数（如树的深度、叶节点最小样本数）。-评价指标：关注召回率（欺诈交易检出率），使用AUC评估模型性能。-优化策略：调整类别权重（欺诈样