2026年高职（人工智能算法基础）决策树模型构建综合测试题及答案

2025年高职（人工智能算法基础）决策树模型构建综合测试题及答案

（考试时间：90分钟满分100分）班级______姓名______第I卷（选择题共30分）答题要求：本大题共10小题，每小题3分。在每小题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的。1.决策树算法中，用于选择最佳划分属性的指标通常是A.信息增益B.基尼系数C.均方误差D.交叉熵2.以下关于决策树的说法，错误的是A.决策树是一种基于树结构进行决策的算法B.决策树的每个内部节点是一个属性上的测试C.决策树的叶节点是类别标签D.决策树只能处理数值型数据3.在构建决策树时，若当前节点的样本集合中所有样本都属于同一类别，则该节点应A.继续划分B.成为叶节点C.随机选择属性划分D.以上都不对4.信息增益计算公式中，涉及到的熵的概念主要用于衡量A.数据的纯度B.数据的离散程度C.数据的相关性D.数据的分布情况5.对于连续属性的划分，通常采用的方法是A.二分法B.多分法C.等距划分D.随机划分6.决策树的剪枝操作主要目的是A.提高模型的泛化能力B.减小模型的计算量C.使模型更简单易懂D.以上都是7.以下哪种算法不属于决策树算法的改进版本A.ID3算法B.C4.5算法C.CART算法D.AdaBoost算法8.在决策树中，深度优先搜索策略常用于A.构建决策树B.剪枝决策树C.评估决策树D.以上都有9.决策树算法在处理缺失值时，常见的方法是A.忽略缺失值B.填充缺失值C.根据属性均值填充D.以上都可以10.若要评估决策树模型的性能，以下指标中不常用的是A.准确率B.召回率C.F1值D.均方根误差第II卷（非选择题共70分）11.（10分）简述决策树算法的基本原理。12.（15分）比较ID3算法、C4.5算法和CART算法的优缺点。13.（15分）假设给定一个数据集，包含以下属性：年龄（分为青年、中年、老年）、收入（高收入、中等收入、低收入）、是否购买保险（是、否）。请描述如何使用决策树算法来构建一个预测是否购买保险的模型。14.（15分）材料：在一个医疗数据集里，有患者的症状（如发热、咳嗽、头痛等）、年龄、是否患有某种疾病等信息。目标是构建决策树来预测患者是否患有该疾病。问题：请说明在构建决策树过程中，如何选择划分属性以提高模型的准确性。15.（I5分）材料：某电商平台收集了用户的购买行为数据，包括购买频率、购买金额、购买商品类别等，想要构建决策树来对用户进行分类，如高价值用户、普通用户等。问题：请阐述在构建决策树时，如何处理数据中的噪声和异常值，以确保模型的可靠性。答案：1.A2.D3.B4.A5.A6.A7.D8.A9.D10.D11.决策树算法基本原理：它基于树结构进行决策。从根节点开始，根据样本的属性值对样本进行划分，将样本集合逐步划分为子集，每个内部节点是一个属性上的测试，分支是测试的输出，叶节点是类别标签。通过递归地构建决策树，直到满足停止条件，如所有样本属于同一类别或无法进一步划分等。12.ID3算法优点：算法简单，易于理解和实现；缺点：信息增益偏向取值较多的属性，容易导致树结构过于复杂。C4.5算法优点：克服了ID3算法中信息增益偏向取值多属性的问题，能处理连续属性；缺点：生成的决策树规模较大，计算量较大。CART算法优点：可以生成决策树和回归树，应用广泛；缺点：计算复杂度较高。13.首先，计算每个属性的信息增益或其他划分指标。对于年龄属性，计算其对是否购买保险的信息增益；对于收入属性，同样计算其信息增益。选择信息增益最大的属性作为根节点进行划分。然后，对划分后的子集重复上述过程，依次确定每个内部节点的属性划分，直到所有子集都属于同一类别或无法进一步划分，从而构建出预测是否购买保险的决策树模型。14.可以通过计算每个属性的信息增益、基尼系数等指标来选择划分属性。对于症状属性，分别计算每个症状取值下的信息增益，选择信息增益最大的症状作为划分属性，这样能最大程度地降低不确定性，提高划分后子集的纯度，进而提高模型对患者是否患有疾病的预测准确性。对于年龄属性，同样计算不同年龄段划分时的相关指标，选择最优划分点。15.对于数据中的噪声和异常值，可以采用数据清理的方法。如对于购买频率过高或过低的异常值，可以根据数据的整体分布情况，采用中位数、均值等统计量进行修正。对于