2025年高职（人工智能应用）机器学习建模试题及解析.doc

2025年高职（人工智能应用）机器学习建模试题及解析

（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. 以下关于机器学习中监督学习的说法，正确的是（ ）
A. 监督学习不需要标注数据
B. 监督学习的目标是预测输入数据的类别或数值
C. 监督学习只有分类任务
D. 监督学习不需要训练模型
答案：B

2. 在决策树算法中，用于选择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. 以上都可以
答案：A

3. 支持向量机（SVM）主要用于解决（ ）问题。
A. 回归
B. 分类
C. 聚类
D. 降维
答案：B

4. 以下哪种算法不属于无监督学习（ ）
A. K-Means算法
B. 主成分分析（PCA）
C. 线性回归
D. 层次聚类算法
答案：C

5. 神经网络中的激活函数作用是（ ）
A. 增加模型的复杂度
B. 对输入进行非线性变换
C. 提高模型的训练速度
D. 防止梯度消失
答案：B

6. 在梯度下降算法中，步长α的选择（ ）
A. 越大越好
B. 越小越好
C. 需要根据具体情况调整
D. 固定为某个值
答案：C

7. 随机森林是由多个（ ）构成的。
A. 决策树
B. 支持向量机
C. 神经网络
D. 线性回归模型
答案：A

8. 以下关于模型评估指标的说法，错误的是（ ）
A. 准确率适用于所有分类问题
B. 召回率衡量了模型对正例的识别能力
C. F1值是准确率和召回率的调和平均值
D. 均方误差常用于回归模型评估
答案：A

9. 数据预处理中，对缺失值的处理方法不包括（ ）
A. 直接删除
B. 均值填充
C. 模型预测填充
D. 增加维度
答案：D

10. 以下哪种模型容易出现过拟合现象（ ）
A. 简单的线性模型
B. 决策树深度较浅的模型
C. 神经网络层数较少的模型
D. 决策树深度很深的模型
答案：D

第II卷（非选择题 共70分）

二、填空题（每题4分，共20分）
1. 机器学习中，数据通常分为训练集、______和测试集。
答案：验证集

2. K-Means算法中，K表示______。
答案：聚类的簇数

3. 逻辑回归模型的输出值范围是______。
答案：[0,1]

4. 卷积神经网络（CNN）中，卷积层的主要作用是______。
答案：提取特征

5. 模型评估中，交叉验证的常见方式有______。
答案：K折交叉验证

三、简答题（每题10分，共20分）
1. 简述梯度下降算法的基本原理。
答案：梯度下降算法是一种用于求解函数最小值的迭代优化算法。它的基本思想是在函数的参数空间中，从一个初始点开始，沿着函数梯度的反方向逐步移动，每次移动的步长由学习率决定。通过不断迭代，最终找到使函数值最小的参数值。在机器学习中，常用于求解损失函数的最小值，以确定模型的最优参数。

2. 说明支持向量机（SVM）中支持向量的概念。
答案：支持向量是支持向量机中的关键概念。在SVM中，通过寻找一个最优的超平面来将不同类别的数据分开。支持向量就是位于间隔边界上的数据点，它们决定了超平面的位置和方向。这些向量对于确定分类边界至关重要，因为改变它们的位置会影响超平面的位置，进而影响分类结果。

四、材料分析题（每题15分，共30分）
材料：在一个电商平台的用户购买行为分析项目中，收集了大量用户的历史购买数据，包括购买时间、购买商品种类、购买金额等信息。目标是建立一个模型来预测用户未来可能购买的商品种类。

1. 请你选择一种适合的机器学习算法，并说明理由。
答案：可以选择决策树算法。决策树算法具有很好的可解释性，能够直观地展示用户购买行为与商品种类之间的关系。它可以根据历史购买数据中的各种特征进行划分，构建决策规则，从而预测用户未来可能购买的商品种类。对于电商平台的购买行为数据，决策树能够有效地处理离散型和连续型特征，并且不需要对数据进行复杂的预处理。

2. 在模型训练过程中，如何评估模型的性能？请列出至少两种评估指标，并说明其含义。
答案：可以使用准确率和召回率来评估模型性能。准确率是指模型正确预测的样本数占总样本数的比例，反映了模型预测的准确性。召回率是指模型正确预测出的正例样本数占实际正例样本数的比例，衡量了模型对正例的识别能力。还可以使用F1值，它是准确率和召回率 的调和平均值，综合考虑了模型在两个方面的表现。

五、综合应用题（20分）
现有一个简单的数据集，包含两个特征x1和x2，以及对应的类别y。数据如下：x1=[1, 2, 3, 4, 5]，x2=[2, 4, 6, 8, 10]，y=[0, 0, 1, 1, 1]。请使用K-Means算法对其进行聚类，假设K=2，初始聚类中心为(1,2)和(4,8)。请详细描述聚类过程及最终结果。
答案：首先计算每个数据点到两个初始聚类中心的距离。对于第一个数据点(1,2)，到(1,2)的距离为0，到(4,8)的距离约为7.07，所以它属于第一个聚类中心。对于第二个数据点(