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_第1页
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文档简介

2026年泰山版(新教材)初中信息技术八年级下册《探秘智能预测一、填空题1.智能预测的核心是让机器通过学习,总结规律并对未2.机器学习中，用于训练模型的数据被称为,用于检验3.智能预测的基本流程依次为：明确预测目标、_、数据4.标签是指数据中与预测结果对应的,是模型学习的“标5.常见的智能预测应用有、天气预测等。二、单项选择题1.下列关于智能预测的说法，错误的是()A.智能预测依赖数据和算法B.模型训练需要大量优质数据C.预测结果一定完全准确D.生活中很多APP都用到了智能预测2.机器学习模型训练的主要目的是()A.存储更多数据B.总结数据中的规律C.提高计算机运行速度D.美化数据展示效果3.下列属于智能预测应用的是()B.导航软件推荐最优路线C.用播放器播放视频D.用画图软件绘画4.数据预处理在智能预测中的作用是()A.增加数据数量5.划分训练集和测试集的主要目的是()A.方便数据存储B.提高数据传输速度C.训练模型并检验模型泛化能力D.分类不同类型的数据三、判断题1.智能预测不需要数据，只需要算法就能实现。()2.训练集数据越多、质量越好，模型预测效果通常越好。()3.智能预测的模型一旦训练完成，就不需要再优化了。()4.电商平台推荐商品，本质是一种智能预测应用。()5.数据预处理只需要处理缺失数据，不需要处理重复数据。()四、简答题2.举例说明生活中一个智能预测应用，并分析其数据、标签和五、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:作?参考答案一、填空题2.训练集；测试集3.收集数据；训练模型4.对应结果5.电商商品推荐；路线规划(合理即可)三、判断题四、简答题1.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2.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)3.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五、综合应用题2.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3.可将过去3年的数据按7:3的比例划分，70%的数

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