2026年机器学习模型构建与优化试题

2026年机器学习模型构建与优化试题一、单选题（每题2分，共20题）1.在处理金融领域信贷风险评估时，哪种特征工程方法最适用于处理缺失值？（）A.均值填充B.KNN填充C.回归填充D.删除缺失值2.在中国电商平台的用户行为分析中，若需预测用户是否购买某商品，以下哪种模型最适合？（）A.线性回归B.决策树C.逻辑回归D.神经网络3.对于文本分类任务，以下哪种预处理方法最能有效去除停用词？（）A.词形还原B.词性标注C.停用词过滤D.标题化4.在优化模型时，以下哪种方法可以避免过拟合？（）A.增加数据量B.减少特征数量C.正则化（L1/L2）D.提高学习率5.在医疗影像分析中，以下哪种模型最适合检测病灶？（）A.逻辑回归B.支持向量机C.卷积神经网络D.K-means聚类6.在时间序列预测中，以下哪种模型需要考虑序列依赖性？（）A.线性回归B.ARIMAC.逻辑回归D.KNN7.在推荐系统中，以下哪种算法属于协同过滤？（）A.决策树B.深度学习C.用户-物品协同过滤D.朴素贝叶斯8.在处理高维数据时，以下哪种降维方法最适用于线性模型？（）A.PCAB.t-SNEC.LDAD.ISOMAP9.在自然语言处理中，以下哪种模型适用于情感分析？（）A.逻辑回归B.LSTMC.决策树D.KNN10.在模型评估中，以下哪种指标适用于不平衡数据集？（）A.准确率B.F1分数C.精确率D.召回率二、多选题（每题3分，共10题）1.在特征工程中，以下哪些方法可以提高模型性能？（）A.特征交互B.特征缩放C.特征编码D.特征选择2.在深度学习中，以下哪些技术可以提升模型泛化能力？（）A.DropoutB.BatchNormalizationC.数据增强D.超参数调优3.在异常检测中，以下哪些模型适用？（）A.孤立森林B.逻辑回归C.神经网络D.LOF算法4.在处理文本数据时，以下哪些预处理步骤必要？（）A.分词B.矢量化C.停用词过滤D.词性标注5.在优化模型时，以下哪些方法可以减少训练时间？（）A.分布式训练B.梯度下降优化C.早停法D.矢量化操作6.在金融风控中，以下哪些特征工程方法适用？（）A.交互特征B.时间特征C.缺失值处理D.特征编码7.在图像识别中，以下哪些技术可以提高模型性能？（）A.数据增强B.迁移学习C.超参数优化D.损失函数设计8.在推荐系统中，以下哪些算法可以用于冷启动问题？（）A.基于内容的推荐B.热门推荐C.基于知识的推荐D.用户-物品协同过滤9.在处理不平衡数据集时，以下哪些方法适用？（）A.过采样B.欠采样C.损失函数加权D.集成学习10.在模型部署时，以下哪些技术可以提高效率？（）A.模型压缩B.灰度发布C.A/B测试D.模型缓存三、简答题（每题5分，共6题）1.简述特征工程在机器学习中的重要性，并举例说明金融风控中的特征工程方法。2.解释过拟合和欠拟合的概念，并说明如何通过交叉验证避免过拟合。3.描述PCA降维的原理及其适用场景。4.说明深度学习模型中Dropout的作用及其实现方式。5.解释协同过滤推荐算法的优缺点，并举例说明其应用场景。6.描述模型部署中A/B测试的流程及其意义。四、计算题（每题10分，共2题）1.假设你正在构建一个电商平台用户购买预测模型，现有以下数据：-特征：年龄（连续）、性别（分类）、购买历史（二元）-目标变量：是否购买（二元）请设计一个特征工程方案，并说明如何处理数据不平衡问题。2.假设你使用了一个深度学习模型进行图像分类，模型结构如下：-输入层：224×224×3-卷积层：32个3×3卷积核，步长1，填充same-池化层：2×2最大池化-全连接层：512个神经元，ReLU激活-输出层：10个神经元，Softmax激活请计算每一层的输出维度，并说明如何优化该模型以提升性能。五、论述题（每题15分，共2题）1.结合中国电商行业的实际案例，论述特征工程在提升推荐系统效果中的作用，并分析可能遇到的技术挑战。2.谈谈机器学习模型优化中的超参数调优方法，并对比网格搜索、随机搜索和贝叶斯优化的优缺点。答案与解析一、单选题1.B-金融领域数据缺失较多，KNN填充能利用相似样本的值，更符合实际场景。2.C-逻辑回归适用于二分类任务，电商用户购买预测属于此类。3.C-停用词过滤能有效降低噪声，提高分类效果。4.C-正则化通过惩罚复杂模型避免过拟合。5.C-卷积神经网络适合处理图像数据。6.B-ARIMA能捕捉时间序列的依赖性。7.C-用户-物品协同过滤是典型的协同过滤算法。8.A-PCA适用于线性模型的降维。9.B-LSTM能处理文本序列的时序依赖性。10.B-F1分数适用于不平衡数据集。二、多选题1.A、B、C、D-特征工程通过交互、缩放、编码和选择提升模型性能。2.A、B、C、D-Dropout、BatchNormalization、数据增强和超参数调优都能提升泛化能力。3.A、D-孤立森林和LOF算法适用于异常检测。4.A、B、C、D-分词、矢量化、停用词过滤和词性标注是文本预处理的关键步骤。5.A、B、D-分布式训练、梯度下降优化和矢量化操作能减少训练时间。6.A、B、C、D-交互特征、时间特征、缺失值处理和特征编码在金融风控中常用。7.A、B、C、D-数据增强、迁移学习、超参数优化和损失函数设计能提升图像识别效果。8.B、D-热门推荐和用户-物品协同过滤可缓解冷启动问题。9.A、B、C、D-过采样、欠采样、损失函数加权和集成学习是处理不平衡数据集的方法。10.A、B、C、D-模型压缩、灰度发布、A/B测试和模型缓存能提升部署效率。三、简答题1.特征工程的重要性及金融风控案例-特征工程通过提取、转换和选择关键信息，显著提升模型性能。在金融风控中，例如通过结合用户的年龄、收入、历史信用记录等特征，构建更准确的违约预测模型。2.过拟合与欠拟合及交叉验证-过拟合指模型对训练数据拟合过度，泛化能力差；欠拟合指模型复杂度不足，无法捕捉数据规律。交叉验证通过多次划分数据集训练和验证，避免单一划分导致过拟合或欠拟合。3.PCA降维原理及适用场景-PCA通过线性变换将高维数据投影到低维空间，保留主要信息。适用于线性可分数据，如金融交易特征降维。4.Dropout的作用及实现方式-Dropout通过随机丢弃神经元，防止模型对特定权重过度依赖，提升泛化能力。实现方式是在训练时随机将部分神经元输出设为0。5.协同过滤推荐算法的优缺点及场景-优点是简单高效；缺点是冷启动和可扩展性差。适用于电商、音乐推荐等场景。6.A/B测试的流程及意义-流程：随机分组、对比效果、统计分析。意义在于验证新模型或策略的实际效果，避免主观决策。四、计算题1.特征工程方案及数据不平衡处理-特征工程：-年龄离散化（年龄段）；-性别编码（独热编码）；-购买历史数值化（购买次数）。-不平衡处理：-过采样（SMOTE）；-欠采样（随机删除多数类样本）；-损失函数加权（如逻辑回归的类权重）。2.模型输出维度及优化方法-输出维度：-卷积层输出：224×224×32（步长1，填充same）；-池化层输出：112×112×32（2×2池化）；-全连接层输入：112×112×32→40,352维度；-输出层：10维度（Softmax）。-优化方法：-数据增强（旋转、翻转）；-超参数调优（学习率、批大小）；-损失函数选择（交叉熵）。五、论述题1.特征工程在电商推荐系统中的作用及挑战-作用：结合用户行