2025年大学大一（人工智能技术应用）机器学习实务试题及答案.doc

2025年大学大一（人工智能技术应用）机器学习实务试题及答案

（考试时间：90分钟 满分100分）
班级______ 姓名______

第I卷（选择题 共30分）

本卷共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. 以下哪种算法不属于监督学习算法？（ ）
A. 决策树 B. 支持向量机 C. 聚类算法 D. 逻辑回归
答案：C

2. 对于线性回归模型，以下说法正确的是（ ）
A. 只能处理线性关系的数据
B. 模型的目标是最小化预测值与真实值之间的平方误差
C. 不需要对数据进行标准化处理
D. 回归系数的求解只能使用最小二乘法
答案：B

3. 在K近邻算法中，K值的选择对结果影响较大，以下关于K值说法错误的是（ ）
A. K值较小时，模型容易受到噪声数据的影响
B. K值较大时，模型的泛化能力会增强
C. 通常需要通过交叉验证等方法来选择合适的K值
D. K值的选择与数据的分布和特征有关
答案：B

4. 支持向量机中，核函数的作用是（ ）
A. 将低维数据映射到高维空间
B. 对数据进行分类
C. 计算支持向量
D. 优化模型参数
答案：A

5. 决策树的构建过程中，以下哪个指标可用于选择最佳划分属性？（ ）
A. 信息增益 B. 基尼系数 C. 均方误差 D. A和B
答案：D

6. 以下哪种机器学习算法常用于处理文本分类问题？（ ）
A. 朴素贝叶斯 B. 随机森林 C. 梯度下降 D. K均值聚类
答案：A

7. 在神经网络中，激活函数的作用是（ ）
A. 增加模型的非线性表达能力
B. 对输入数据进行归一化处理
C. 计算损失函数
D. 优化模型权重
答案：A

8. AdaBoost算法是一种（ ）
A. 集成学习算法 B. 无监督学习算法 C. 线性回归算法 D. 聚类算法
答案：A

9. 对于模型评估，以下指标中可以用于评估分类模型性能的是（ ）
A. 准确率 B. 召回率 C. F1值 D. 以上都是
答案：D

10. 以下关于模型过拟合和欠拟合的说法，正确的是（ ）
A. 过拟合是指模型在训练集上表现很好，但在测试集上表现很差
B. 欠拟合是指模型对训练数据的拟合程度不够
C. 过拟合通常是由于模型复杂度太低导致的
D. 欠拟合通常是由于模型复杂度太高导致的
答案：B

第II卷（非选择题 共70分）

二（共10分）
简述机器学习中监督学习和无监督学习的区别。（5分）
监督学习是指从标注数据中学习预测模型的机器学习问题。它的目标是学习一个模型，使得对给定的输入能够预测相应的输出。训练数据既有特征又有标签。无监督学习是指从无标注数据中学习模型的机器学习问题。它的目标是发现数据中的内在结构和规律，训练数据只有特征没有标签。

三（共15分）
请简要描述线性回归模型的原理，并说明如何求解回归系数。（8分）
线性回归模型假设输入特征与输出之间存在线性关系。通过最小化预测值与真实值之间的平方误差来确定模型参数。求解回归系数通常使用最小二乘法，通过对误差平方和关于回归系数求导并令导数为零，得到一个线性方程组，求解该方程组即可得到回归系数。

四（共20分）
材料：在一个电商平台上，有大量用户的购买记录数据，包括用户ID、购买商品类别、购买时间、购买金额等信息。现在需要构建一个模型来预测用户是否会购买某一特定商品。
1. 请分析该问题适合使用哪种机器学习算法，并说明理由。（5分）
该问题适合使用分类算法，如逻辑回归。因为目标是预测用户是否会购买某一特定商品，属于二分类问题。逻辑回归可以对数据进行建模，通过学习数据中的特征与购买行为之间的关系，给出一个概率值来判断用户购买的可能性。
2. 简述构建该模型的主要步骤。（8分）
首先，对数据进行清洗和预处理，包括缺失值处理、数据标准化等。然后，选择合适的特征，如购买商品类别、购买时间等。接着，将数据划分为训练集和测试集。使用训练集训练逻辑回归模型，通过优化算法求解模型参数。最后，使用测试集评估模型性能，根据评估结果进行调整和优化。
3. 如何评估该模型的性能？（7分）
可以使用准确率、召回率、F1值等指标来评估模型性能。准确率是预测正确的样本数占总样本数的比例；召回率是预测为正例且实际为正例的样本数占实际正例样本数的比例；F1值是准确率和召回率的调和平均值，综合考虑了两者的性能。还可以绘制混淆矩阵，直观地展示模型在不同类别上的预测情况。

五（共２5分）
材料：某公司收集了员工的工作年限、工作绩效评分、学历等数据，希望构建一个模型来预测员工的离职可能性。
1. 你认为可以使用哪些机器学习算法来解决这个问题？请列举至少两种，并说明理由。（8分）
可以使用决策树算法。决策树能够直观地展示不同特征与离职可能性之间的关系，易于理解和解释。也可以使用支持向量机算法，它能够处理非线性关系的数据，对于复杂的员工特征与离职可能性关系有较好的拟合能力。
2. 假设使用决策树算法构建模型，简述决策树的构建过程。（9分）
首先，选择一个属性作为根节点，通过计算不同属性的信息增益或基尼系数等指标，选择最优划分属性。然后，根据该属性的不同取值将数据集划分为不同的子集，对每个子集重复上述过程，构建子树。直到满足停止条件，如子集内样本属于同一类别或达到最大深度等，最终形成决策树。
3. 如何对构建好的决策树模型进行剪枝？请说明剪枝的目的。（8分）
可以采用预剪枝和后剪枝的方法。预剪枝是在构建决策树的过程中，提前停止分裂节点，避免过度拟合。后剪枝是在决策树构建完成后，对树进行修剪，去掉一些子树。剪枝的目的是防止模型过拟合，提高模型的泛化能力，使模型在测试集上有更好的性能表现。