2026年机器学习项目从零到一构建AI模型实战题目

2026年机器学习项目从零到一构建AI模型实战题目一、选择题（共5题，每题2分，总计10分）背景：假设某电商平台需通过机器学习预测用户购买行为，数据来自华东地区，包含用户年龄、性别、浏览时长、购买历史等特征。1.以下哪种算法最适合处理该场景中的非线性关系？A.线性回归B.决策树C.逻辑回归D.K近邻算法2.在处理用户性别数据时，应优先选择哪种特征编码方式？A.标准化B.One-Hot编码C.LabelEncodingD.均值编码3.若模型在华东地区测试效果良好，但在华南地区表现骤降，可能的原因是？A.数据量不足B.模型过拟合C.地域特征差异D.标签噪声4.以下哪个指标最适合评估分类模型的业务价值？A.AUCB.MAEC.RMSED.F1分数5.为避免用户隐私泄露，应如何处理敏感数据？A.直接用于模型训练B.哈希加密C.随机采样D.删除该特征二、填空题（共5题，每题2分，总计10分）背景：某金融机构需预测客户违约风险，数据来自北京地区，包含收入、负债率、征信记录等。1.在模型训练前，需对收入特征进行______处理，以消除量纲影响。2.若模型在验证集上过拟合，可尝试______正则化技术。3.评估模型时，常用______指标衡量实际与预测值的一致性。4.为提升模型泛化能力，可使用______方法处理数据不平衡问题。5.若客户征信记录存在缺失值，可采用______填充策略。三、简答题（共3题，每题10分，总计30分）背景：某餐厅需通过机器学习优化菜品推荐系统，数据来自上海地区，包含用户评价、菜品类别、价格等。1.简述从数据采集到模型部署的完整流程。2.如何评估推荐系统的业务效果？3.若模型推荐结果存在偏见（如过度推荐高端菜品），应如何改进？四、编程题（共2题，每题20分，总计40分）背景：使用Python和Scikit-learn库，基于以下数据集完成任务。数据集：某电商用户购买行为数据（CSV格式），包含特征：年龄（整数）、性别（男/女）、浏览时长（分钟）、购买金额（元）、是否购买（0/1）。1.实现逻辑回归模型，预测用户是否购买，并计算混淆矩阵。2.使用随机森林算法优化模型，并分析特征重要性。五、开放题（共1题，30分）背景：某农业公司需预测作物产量，数据来自华北地区，包含气象数据、土壤成分、种植历史等。问题：1.设计一个完整的机器学习项目方案，包括数据预处理、模型选择、评估指标和业务应用场景。2.若模型预测结果与实际情况偏差较大，可能的原因有哪些？如何解决？答案与解析一、选择题答案1.B-决策树能处理非线性关系，通过多叉分支拟合数据。线性回归和逻辑回归假设线性关系，K近邻算法依赖距离度量但易受噪声影响。2.B-性别是分类特征，One-Hot编码无序且适用于模型训练。标准化用于数值特征，LabelEncoding适用于有序分类。3.C-地域特征差异（如消费习惯、气候影响）会导致模型迁移能力不足。数据量不足和过拟合需结合交叉验证判断。4.D-F1分数平衡精确率和召回率，适用于不均衡数据集。AUC评估整体排序，MAE/RMSE用于回归问题。5.B-哈希加密可保护隐私，随机采样会丢失信息，删除特征可能丢失关键信息。二、填空题答案1.标准化-收入量纲较大，需标准化（如Z-score）或归一化（如Min-Max）。2.L1/L2-L1正则化（Lasso）可进行特征选择，L2（Ridge）防止过拟合。3.均方根误差（RMSE）-RMSE对异常值敏感，适用于回归任务。4.过采样/欠采样-过采样（如SMOTE）增少数类数据，欠采样减少多数类数据。5.均值/中位数填充-数值特征用均值填充，类别特征用众数填充。三、简答题答案1.完整流程：-数据采集：爬取用户评价、菜品销售数据。-预处理：清洗缺失值、特征编码（如性别One-Hot）。-特征工程：构建交叉特征（如“价格×评价分”）。-模型训练：用协同过滤或深度学习模型。-评估：使用RMSE和业务A/B测试。-部署：API化推荐接口，监控实时反馈。2.评估指标：-业务指标：点击率、转化率；-技术指标：Precision@K（推荐Top-K准确率）。3.改进方法：-数据层面：增加中低端用户样本；-模型层面：使用公平性约束（如Reweighing）；-业务层面：结合用户分层推荐。四、编程题答案1.逻辑回归模型：pythonimportpandasaspdfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.linear_modelimportLogisticRegressionfromsklearn.metricsimportconfusion_matrix读取数据data=pd.read_csv('ecommerce.csv')X=data[['年龄','浏览时长','购买金额']]y=data['是否购买']划分数据集X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.2,random_state=42)训练模型model=LogisticRegression()model.fit(X_train,y_train)预测与评估y_pred=model.predict(X_test)cm=confusion_matrix(y_test,y_pred)print(cm)2.随机森林优化：pythonfromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifierimportances=[]model=RandomForestClassifier(n_estimators=100)model.fit(X_train,y_train)y_pred=model.predict(X_test)特征重要性importances=model.feature_importances_print(importances)可视化（可选）importmatplotlib.pyplotaspltplt.bar(X.columns,importances)plt.show()五、开放题答案1.项目方案：-数据预处理：清洗气象异常值，土壤成分归一化。-模型选择：长短期记忆网络（LSTM）处理时序数据，或XGBoost融合气象