2025年P(guān)ython機器學(xué)習(xí)算法深度解析試卷：決策樹與隨機森林考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、簡答題（每題10分，共50分）1.請簡述決策樹算法的構(gòu)建過程，并說明在構(gòu)建過程中如何選擇分裂屬性。2.決策樹算法有哪些主要的參數(shù)？請分別解釋這些參數(shù)的含義，并說明它們對決策樹的影響。3.請比較決策樹和隨機森林兩種算法的優(yōu)缺點。4.在使用隨機森林進(jìn)行分類時，如何評估一個特征的重要性？5.假設(shè)你正在使用隨機森林算法解決一個二分類問題，請簡述你將如何選擇合適的參數(shù)，例如n_estimators和max_depth。二、編程題（每題25分，共50分）1.使用Python的scikit-learn庫，加載內(nèi)置的鳶尾花（iris）數(shù)據(jù)集。使用決策樹算法對數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練，并嘗試使用不同的參數(shù)（例如max_depth、min_samples_split）來訓(xùn)練模型，觀察模型性能的變化。請簡要描述你的實驗過程，并分析參數(shù)對模型性能的影響。2.使用Python的scikit-learn庫，加載內(nèi)置的波士頓房價數(shù)據(jù)集。使用隨機森林算法對數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練，并進(jìn)行特征重要性排序。請簡要描述你的實驗過程，并解釋如何根據(jù)特征重要性對特征進(jìn)行選擇或處理。試卷答案一、簡答題1.答案：決策樹的構(gòu)建過程通常采用遞歸分割的方法。首先，選擇一個最優(yōu)屬性對數(shù)據(jù)進(jìn)行劃分，將數(shù)據(jù)集分割成若干個子集；然后，對每個子集遞歸地進(jìn)行同樣的過程，直到滿足停止條件（例如子集規(guī)模小于閾值、子集中所有樣本屬于同一類別、無法再找到合適的分裂屬性等）。選擇分裂屬性通常使用信息增益、增益率或基尼不純度等指標(biāo)來衡量。解析思路：考察對決策樹基本構(gòu)建流程的理解。需要回答如何開始分割（選擇最優(yōu)屬性），如何遞歸地進(jìn)行（對子集繼續(xù)分割），以及何時停止分割（停止條件）。同時需要提及選擇分裂屬性所依據(jù)的指標(biāo)。2.答案：決策樹的主要參數(shù)包括：*`max_depth`：決策樹的最大深度。限制樹的生長，防止過擬合。*`min_samples_split`：內(nèi)部節(jié)點分裂所需的最小樣本數(shù)?？刂乒?jié)點分裂的最小樣本量，防止過于細(xì)分的節(jié)點。*`min_samples_leaf`：葉子節(jié)點所需的最小樣本數(shù)?？刂迫~子節(jié)點的最小樣本量，防止葉子節(jié)點樣本過少導(dǎo)致模型不穩(wěn)定。*`criterion`：分裂標(biāo)準(zhǔn)的選擇，可以是'gini'（基尼不純度）或'entropy'（信息增益）。這些參數(shù)通過限制樹的復(fù)雜度、控制節(jié)點分裂和葉子節(jié)點的大小來影響模型的泛化能力，防止過擬合。解析思路：考察對決策樹關(guān)鍵參數(shù)的掌握。需要列出常見的重要參數(shù)，并解釋每個參數(shù)的含義及其作用（例如防止過擬合、控制分割）。`criterion`也是需要提及的。3.答案：決策樹和隨機森林的優(yōu)缺點比較：*決策樹：*優(yōu)點：易于理解和解釋，模型直觀。*缺點：容易過擬合，對數(shù)據(jù)中的噪聲敏感，泛化能力較差。*隨機森林：*優(yōu)點：準(zhǔn)確性高，泛化能力強，對噪聲和異常值不敏感，能處理高維數(shù)據(jù)，不易過擬合。*缺點：模型復(fù)雜，難以解釋，參數(shù)調(diào)優(yōu)相對復(fù)雜。解析思路：考察對兩種算法優(yōu)缺點的對比理解。需要分別列出決策樹和隨機森林各自的主要優(yōu)點和缺點，并進(jìn)行簡要說明。4.答案：在隨機森林中評估特征重要性的常用方法是基于置換（Permutation）的方法。具體做法是：對于每個特征，隨機打亂該特征的所有值，計算模型性能（如準(zhǔn)確率、AUC等）的下降程度。性能下降越大的特征，說明該特征對模型預(yù)測越重要。也可以使用基于特征在樹中使用的頻率或總重要性（如平均不純度減少）的方法，但置換方法更為通用和穩(wěn)健。解析思路：考察對隨機森林特征重要性評估方法的理解。重點在于解釋置換方法的基本原理，即通過打亂特征值來觀察模型性能變化，以此判斷特征的重要性。5.答案：選擇隨機森林參數(shù)的過程通常結(jié)合經(jīng)驗、交叉驗證和模型性能觀察。選擇`n_estimators`（樹的數(shù)量）時，通常選擇一個較大的值（例如100、200或更多），因為增加樹的數(shù)量通常能提高模型的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性，但超過某個閾值后提升效果會減弱。選擇`max_depth`時，可以從一個較大的值開始（例如無限制或較大的數(shù)），然后使用交叉驗證或觀察模型性能（如訓(xùn)練集和驗證集誤差）的變化來選擇合適的深度，以避免過擬合。也可以先嘗試使用默認(rèn)參數(shù)，再通過網(wǎng)格搜索（GridSearch）或隨機搜索（RandomizedSearch）結(jié)合交叉驗證來找到最優(yōu)的超參數(shù)組合。解析思路：考察對隨機森林關(guān)鍵參數(shù)調(diào)優(yōu)的理解。需要說明`n_estimators`和`max_depth`的選擇思路，例如較大的初始值、基于驗證性能的選擇、以及使用交叉驗證等調(diào)優(yōu)方法。二、編程題1.答案：（此部分為代碼描述，無具體代碼實現(xiàn)）*加載鳶尾花數(shù)據(jù)集：`fromsklearn.datasetsimportload_iris;X,y=load_iris(return_X_y=True)`.*劃分?jǐn)?shù)據(jù)集：`fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split;X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.3,random_state=42)`.*初始化決策樹模型，嘗試不同的`max_depth`（例如None,3,5,10）和`min_samples_split`（例如2,10,20）。*訓(xùn)練模型并評估：對每一組參數(shù)，使用`model.fit(X_train,y_train)`訓(xùn)練模型，然后使用`model.score(X_test,y_test)`或`fromsklearn.metricsimportaccuracy_score;y_pred=model.predict(X_test);accuracy_score(y_test,y_pred)`計算測試集上的準(zhǔn)確率。*觀察結(jié)果：記錄不同參數(shù)組合下的準(zhǔn)確率，分析隨著`max_depth`的增加，準(zhǔn)確率通常先上升后下降（過擬合）；隨著`min_samples_split`的增加，模型可能變得更穩(wěn)定，但準(zhǔn)確率可能下降。解析思路：考察使用Python和scikit-learn實現(xiàn)、訓(xùn)練和評估決策樹模型的能力，并進(jìn)一步考察通過改變參數(shù)觀察模型性能變化的能力。需要描述完整的實驗流程，包括數(shù)據(jù)加載、劃分、模型初始化、訓(xùn)練、評估和結(jié)果分析。2.答案：（此部分為代碼描述，無具體代碼實現(xiàn)）*加載波士頓房價數(shù)據(jù)集：`fromsklearn.datasetsimportload_boston;X,y=load_boston(return_X_y=True)`.*劃分?jǐn)?shù)據(jù)集：`fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split;X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.3,random_state=42)`.*初始化隨機森林模型：`fromsklearn.ensembleimportRandomForestRegressor;model=RandomForestRegressor(n_estimators=100,random_state=42)`.*訓(xùn)練模型：`model.fit(X_train,y_train)`.*獲取特征重要性：`importances=model.feature_importances_`.*排序特征：`indices=np.argsort(importances)[::-1]`.*輸出或分析：打印排序后的特征重要性或