2025年高职（人工智能技术应用）机器学习模型构建试题及答案.doc

2025年高职（人工智能技术应用）机器学习模型构建试题及答案

（考试时间：90分钟 满分100分）
班级______ 姓名______

第I卷（选择题 共30分）
每题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的，请将正确选项前的字母填在题后的括号内。(总共6题，每题5分)
w1. 以下关于机器学习模型评估指标的说法，错误的是（ ）
A. 准确率是分类模型中常用的评估指标
B. 召回率越高，说明模型对正例的识别能力越强
C. F1值是准确率和召回率的调和平均值
D. 均方误差主要用于回归模型评估，值越大模型性能越好
w2. 下列哪种算法不属于无监督学习算法（ ）
A. 决策树
B. 聚类算法
C. 主成分分析
D. 自编码器
w3. 在神经网络中，激活函数的作用不包括（ ）
A. 增加模型的非线性
B. 提高模型的收敛速度
C. 对输入进行非线性变换
D. 防止梯度消失或爆炸
w4. 以下关于梯度下降算法的描述，正确的是（ ）
A. 梯度下降只能用于线性回归模型
B. 梯度下降算法总是能找到全局最优解
C. 梯度下降的步长越大，收敛速度越快
D. 梯度下降是沿着梯度的反方向更新参数
w5. 对于一个训练好的支持向量机模型，以下哪种情况说明模型泛化能力较好（ ）
A. 在训练集上准确率高，在测试集上准确率也高
B. 在训练集上准确率高，在测试集上准确率低
C. 在训练集上准确率低，在测试集上准确率高
D. 在训练集和测试集上准确率都低
w6. 关于模型正则化，以下说法正确的是（ ）
A. L1正则化会使参数变得稀疏
B. L2正则化会使参数变得稀疏
C. L1正则化主要用于防止过拟合，L2正则化主要用于防止欠拟合
D. L1正则化和L2正则化都不会改变参数的稀疏性

第II卷（非选择题 共70分）
w7. （10分）简述机器学习中监督学习和无监督学习的区别。

w8. （15分）请描述决策树算法的基本原理，并说明如何进行决策树的剪枝操作。

w9. （15分）在构建神经网络时，如何选择合适的网络结构和超参数？请简要说明。

材料：有一个数据集，包含多个特征和一个目标变量，目标变量为类别型变量。现在需要构建一个分类模型来预测目标变量。
w10. （20分）请选择一种适合的分类算法，并说明选择该算法的理由。然后描述如何对该算法进行训练和评估。

材料：现有一个时间序列数据，需要预测未来一段时间的值。
w11. （20分）请选择一种适合的时间序列预测算法，并说明选择该算法的理由。然后描述如何对该算法进行训练和评估以预测未来值。

答案：
w1. D
w2. A
w3. B
w4. D
w5. A
w6. A
w7. 监督学习有标注数据，模型学习数据特征与标注之间的关系，用于预测和分类等任务，如线性回归、决策树等。无监督学习无标注数据，旨在发现数据中的模式和结构，如聚类、降维等。
w8. 决策树基于信息增益等准则选择特征进行划分，生成树形结构用于分类或回归。剪枝操作：预剪枝在构建过程中提前停止生长，防止过拟合；后剪枝在构建完完整树后，根据一定标准剪掉子树，降低模型复杂度。
w9. 选择网络结构考虑数据特点、问题复杂度等。如简单数据可用浅层网络；复杂数据用深层网络。超参数选择：学习率影响收敛速度，一般通过试验确定合适值；正则化参数防止过拟合，根据模型效果调整。
w10. 可选择朴素贝叶斯算法。理由：对于类别型变量数据有较好效果，计算简单高效。训练：计算每个特征在不同类别下的条件概率。评估：使用准确率、召回率等指标，将数据集划分为训练集和测试集，在训练集上训练模型，在测试集上评估模型性能。
w11. 可选择ARIMA算法（自回归积分滑动平均模型）。理由：适合处理平稳时间序列。训练：先对数据进行平稳化处理，确定模型的阶数，通过极大似然估计等方法估计模型参数。评估：使用均方误差等指标，将数据按时间划分为训练集和测试集，在训练集上训练模型，在测试集上预测并与真实值比较评估性能。