2026年泰山版（新教材）初中信息技术八年级下册《技术实验1 探秘智能预测是如何产生的》同步练习及答案

年泰山版（新教材）初中信息技术八年级下册《探秘智能预测是如何产生的》同步练习及答案填空题智能预测的核心是让机器通过学习______，总结规律并对未知情况做出判断。机器学习中，用于训练模型的数据被称为______，用于检验模型效果的数据被称为______。智能预测的基本流程依次为：明确预测目标、______、数据预处理、______、模型评估与应用。标签是指数据中与预测结果对应的______，是模型学习的“标准答案”。常见的智能预测应用有______、______、天气预测等。单项选择题下列关于智能预测的说法，错误的是（）智能预测依赖数据和算法模型训练需要大量优质数据预测结果一定完全准确生活中很多APP都用到了智能预测机器学习模型训练的主要目的是（）存储更多数据总结数据中的规律提高计算机运行速度美化数据展示效果下列属于智能预测应用的是（）用Word编辑文档导航软件推荐最优路线用播放器播放视频用画图软件绘画数据预处理在智能预测中的作用是（）增加数据数量去除数据中的错误、缺失等问题让数据更美观加密数据防止泄露划分训练集和测试集的主要目的是（）方便数据存储提高数据传输速度训练模型并检验模型泛化能力分类不同类型的数据判断题智能预测不需要数据，只需要算法就能实现。（）训练集数据越多、质量越好，模型预测效果通常越好。（）智能预测的模型一旦训练完成，就不需要再优化了。（）电商平台推荐商品，本质是一种智能预测应用。（）数据预处理只需要处理缺失数据，不需要处理重复数据。（）简答题简述智能预测产生的基本过程。举例说明生活中一个智能预测应用，并分析其数据、标签和预测目标分别是什么。为什么说优质数据是智能预测的基础？综合应用题某农场想通过历史数据预测未来一周的蔬菜产量，已知收集了过去3年每天的气温、降水量、光照时长和蔬菜产量数据。请结合本节课知识，回答下列问题：该农场智能预测的目标是什么？标签是什么？收集的原始数据可能存在哪些问题？需要进行哪些预处理操作？如何划分训练集和测试集？划分后分别用于什么环节？参考答案填空题数据规律训练集；测试集收集数据；训练模型对应结果电商商品推荐；路线规划（合理即可）单项选择题1.C2.B3.B4.B5.C判断题1.×2.√3.×4.√5.×简答题首先明确预测目标，确定需要预测的内容；然后收集与目标相关的原始数据；接着对数据进行预处理，解决数据缺失、错误、重复等问题；再将处理后的数据划分为训练集和测试集，用训练集训练机器学习模型，让模型总结数据规律；最后用测试集评估模型效果，效果达标后应用模型进行智能预测。示例：导航软件预测到达目的地的时间。数据：出发地、目的地、实时路况、历史通行速度、距离等；标签：历史通行时间；预测目标：预测当前出发后到达目的地的准确时间。（合理即可）因为智能预测的模型是通过学习数据中的规律来工作的，优质数据（数据完整、准确、无重复、相关性强）能让模型学到正确的规律；若数据质量差，存在大量错误、缺失或无关数据，模型会学到错误规律，导致预测结果不准确，因此优质数据是智能预测的基础。综合应用题预测目标：未来一周的蔬菜产量；标签：每天的蔬菜产量。原始数据可能存在的问题：气温、降水量等数据缺失；部分数据记录错误（如气温数值异常）；同一日期数据重复记录；数据格式不统一等。预处理操作：填补缺失数据、修正错误数据、删除重复数据、统一数据格式等。可将过去3年的数据按7:3的比例划分，70%的数据作为训练集，30%的数