2026年机器学习工程师智能公共卫生应用测试试题

2026年机器学习工程师智能公共卫生应用测试试题考试时长：120分钟满分：100分考核对象：机器学习工程师及相关领域从业者题型分值分布：-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，导致泛化能力下降。2.支持向量机（SVM）在处理高维数据时表现优于神经网络。3.深度学习模型需要大量标注数据才能达到较好的性能。4.公共卫生领域的机器学习应用可以完全替代传统流行病学调查。5.数据隐私保护在智能公共卫生应用中不是关键问题。6.随机森林算法属于集成学习方法，具有较好的抗噪声能力。7.交叉验证是评估模型泛化性能的常用方法。8.公共卫生数据中的缺失值处理通常采用删除法。9.机器学习模型的可解释性在公共卫生决策中不重要。10.基于深度学习的图像识别在医疗影像分析中已完全成熟。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？（）A.线性回归B.K-means聚类C.逻辑回归D.决策树2.在公共卫生数据预处理中，异常值处理通常采用哪种方法？（）A.标准化B.简单删除C.分位数变换D.主成分分析3.以下哪种指标最适合评估分类模型的性能？（）A.均方误差（MSE）B.R²C.准确率D.均值绝对误差（MAE）4.在公共卫生预测中，时间序列分析通常使用哪种模型？（）A.决策树B.ARIMAC.逻辑回归D.KNN5.以下哪种技术可以用于保护公共卫生数据隐私？（）A.数据加密B.随机化响应C.特征选择D.降维6.机器学习模型训练时，以下哪种方法可以防止过拟合？（）A.增加数据量B.减少特征数量C.正则化D.提高学习率7.在公共卫生领域，以下哪种场景最适合使用强化学习？（）A.疾病预测B.医疗资源分配C.流行病传播模拟D.图像识别8.以下哪种指标可以衡量模型的鲁棒性？（）A.AUCB.F1分数C.变异系数D.MAPE9.在公共卫生数据中，缺失值比例超过30%时，通常采用哪种处理方法？（）A.插值法B.删除法C.均值填充D.KNN填充10.以下哪种算法属于无监督学习？（）A.逻辑回归B.线性回归C.PCAD.支持向量机三、多选题（每题2分，共20分）1.机器学习在公共卫生领域的应用包括哪些？（）A.疾病预测B.医疗资源优化C.图像诊断D.流行病传播模拟E.数据隐私保护2.以下哪些是深度学习模型的常见优化器？（）A.SGDB.AdamC.RMSpropD.MBGDE.Adagrad3.公共卫生数据预处理中，以下哪些方法可以用于特征工程？（）A.特征缩放B.特征编码C.特征选择D.数据清洗E.模型选择4.以下哪些指标可以用于评估分类模型的性能？（）A.精确率B.召回率C.F1分数D.AUCE.均方误差5.机器学习模型的可解释性在公共卫生领域的重要性体现在哪些方面？（）A.提高决策透明度B.增强模型可信度C.优化模型性能D.降低实施成本E.遵守法规要求6.以下哪些技术可以用于公共卫生数据的隐私保护？（）A.差分隐私B.同态加密C.安全多方计算D.数据脱敏E.随机化响应7.机器学习模型训练时，以下哪些方法可以防止过拟合？（）A.正则化B.早停法C.数据增强D.减少模型复杂度E.增加学习率8.在公共卫生领域，以下哪些场景适合使用强化学习？（）A.医疗资源动态分配B.疾病防控策略优化C.医疗机器人控制D.流行病传播模拟E.图像诊断9.以下哪些指标可以衡量模型的泛化能力？（）A.AUCB.F1分数C.变异系数D.MAPEE.R²10.机器学习模型的评估方法包括哪些？（）A.交叉验证B.留一法C.自举法D.模型比较E.数据清洗四、案例分析（每题6分，共18分）案例1：某城市卫生部门收集了过去5年的流感病例数据，包括日期、年龄、性别、症状严重程度等。现需构建机器学习模型预测未来一个月的流感病例数量，并分析哪些因素对预测结果影响最大。（1）请简述数据预处理的主要步骤。（2）请选择一种合适的模型进行预测，并说明理由。（3）请列出至少三种可能影响预测结果的关键因素。案例2：某医院希望利用机器学习技术提高肺炎诊断的准确率。医院收集了1000名患者的CT图像和临床数据，包括年龄、性别、吸烟史、症状等。现需构建模型进行辅助诊断。（1）请简述图像数据预处理的主要步骤。（2）请选择一种合适的模型进行分类，并说明理由。（3）请列出至少三种可能影响模型性能的因素。案例3：某公共卫生研究机构希望利用机器学习技术优化城市医疗资源的分配。机构收集了全市各区的医院数量、床位数、医护人员数量、人口密度等数据。现需构建模型进行资源优化。（1）请简述数据预处理的主要步骤。（2）请选择一种合适的模型进行优化，并说明理由。（3）请列出至少三种可能影响优化结果的因素。五、论述题（每题11分，共22分）1.请论述机器学习在公共卫生领域的应用前景及挑战。2.请论述如何平衡机器学习模型的可解释性与性能。---标准答案及解析一、判断题1.√2.×3.√4.×5.×6.√7.√8.×9.×10.×解析：2.SVM在高维数据中表现优异，但计算复杂度较高，不如神经网络灵活。5.数据隐私保护是智能公共卫生应用的核心问题之一。10.深度学习在医疗影像分析中仍面临挑战，如数据标注成本高、模型可解释性不足等。二、单选题1.B2.B3.C4.B5.B6.C7.C8.C9.B10.C解析：3.准确率适用于分类模型，而MSE、MAE适用于回归模型。6.正则化（如L1/L2）可以防止过拟合，而提高学习率可能导致模型不稳定。7.强化学习适合动态决策场景，如医疗资源分配和流行病传播模拟。8.变异系数衡量模型在不同数据集上的稳定性。9.缺失值比例超过30%时，删除法可能导致数据量不足。三、多选题1.A,B,C,D2.A,B,C3.A,B,C,D4.A,B,C,D5.A,B,E6.A,B,C,D,E7.A,B,C,D8.A,B,C9.A,C10.A,B,C,D解析：1.机器学习在公共卫生领域应用广泛，包括疾病预测、医疗资源优化、图像诊断和流行病传播模拟。5.可解释性在公共卫生决策中重要，可以提高决策透明度和可信度，并满足法规要求。9.变异系数和AUC可以衡量模型的泛化能力。四、案例分析案例1：（1）数据预处理步骤：缺失值处理、特征编码、数据标准化、异常值检测。（2）模型选择：ARIMA（时间序列分析）或梯度提升树（GBDT），理由：ARIMA适合时间序列预测，GBDT能处理多特征。（3）关键因素：季节性、气温、人口密度、疫苗接种率。解析：（1）预处理需确保数据质量，如处理缺失值和异常值。（2）GBDT能处理多特征且鲁棒性强，适合复杂预测任务。案例2：（1）图像预处理步骤：归一化、去噪、切片、增强。（2）模型选择：卷积神经网络（CNN），理由：CNN擅长图像分类。（3）关键因素：图像质量、标注准确性、模型参数设置。解析：（2）CNN能自动提取图像特征，适合医疗影像分析。案例3：（1）数据预处理步骤：缺失值填充、数据标准化、特征编码。（2）模型选择：线性规划或遗传算法，理由：适合资源优化问题。（3）关键因素：人口密度、医疗需求、资源分布。解析：（2）线性规划能高效解决资源分配问题。五、论述题1.机器学习在公共卫生领域的应用前景及挑战前景：-疾病预测：通过分析历史数据预测流行病爆发。-医疗资源优化：动态分配医院资源，提高效率。-图像诊断：辅助医生进行疾病诊断，提高准确率。挑战：-数据隐私保护：需确保患者数据安全。-模型可解释性：复杂