2025年AI監(jiān)管合規(guī)培訓(xùn)（含答案與解析）

一、單選題（共15題）

1.以下哪項(xiàng)技術(shù)可以顯著提升AI模型在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時(shí)的訓(xùn)練效率？

A.分布式訓(xùn)練框架

B.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略

C.模型并行策略

D.神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS）

2.在AI模型中，用于減少模型復(fù)雜度和計(jì)算量的技術(shù)是？

A.知識(shí)蒸餾

B.結(jié)構(gòu)剪枝

C.稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)

D.模型量化（INT8/FP16）

3.以下哪種方法可以有效地防御對(duì)抗性攻擊？

A.梯度下降法

B.梯度正則化

C.輸入擾動(dòng)

D.數(shù)據(jù)增強(qiáng)

4.在云邊端協(xié)同部署中，以下哪個(gè)技術(shù)可以優(yōu)化模型推理速度？

A.低精度推理

B.模型服務(wù)高并發(fā)優(yōu)化

C.API調(diào)用規(guī)范

D.數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法

5.以下哪項(xiàng)技術(shù)可以提高AI模型在特定領(lǐng)域的泛化能力？

A.特征工程自動(dòng)化

B.異常檢測(cè)

C.聯(lián)邦學(xué)習(xí)隱私保護(hù)

D.多標(biāo)簽標(biāo)注流程

6.在Transformer模型中，以下哪個(gè)機(jī)制可以增強(qiáng)模型的注意力能力？

A.注意力機(jī)制變體

B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)

C.梯度消失問(wèn)題解決

D.集成學(xué)習(xí)（隨機(jī)森林/XGBoost）

7.以下哪項(xiàng)技術(shù)可以減少AI模型訓(xùn)練所需的計(jì)算資源？

A.動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

B.模型量化（INT8/FP16）

C.云邊端協(xié)同部署

D.3D點(diǎn)云數(shù)據(jù)標(biāo)注

8.在AI模型部署過(guò)程中，以下哪個(gè)技術(shù)可以提高模型的魯棒性？

A.生成內(nèi)容溯源

B.監(jiān)管合規(guī)實(shí)踐

C.算法透明度評(píng)估

D.模型公平性度量

9.以下哪項(xiàng)技術(shù)可以提高AI模型在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的可解釋性？

A.注意力可視化

B.可解釋AI在醫(yī)療領(lǐng)域應(yīng)用

C.技術(shù)面試真題

D.項(xiàng)目方案設(shè)計(jì)

10.在AI模型訓(xùn)練過(guò)程中，以下哪個(gè)技術(shù)可以解決梯度消失問(wèn)題？

A.梯度正則化

B.梯度上升法

C.梯度裁剪

D.梯度下降法

11.以下哪項(xiàng)技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)AI模型在不同領(lǐng)域的遷移學(xué)習(xí)？

A.跨模態(tài)遷移學(xué)習(xí)

B.圖文檢索

C.多模態(tài)醫(yī)學(xué)影像分析

D.AIGC內(nèi)容生成（文本/圖像/視頻）

12.在AI模型部署過(guò)程中，以下哪個(gè)技術(shù)可以提高模型的性能？

A.GPU集群性能優(yōu)化

B.分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)

C.AI訓(xùn)練任務(wù)調(diào)度

D.低代碼平臺(tái)應(yīng)用

13.以下哪項(xiàng)技術(shù)可以優(yōu)化AI模型的在線監(jiān)控？

A.CI/CD流程

B.容器化部署（Docker/K8s）

C.模型線上監(jiān)控

D.自動(dòng)化標(biāo)注工具

14.在AI模型訓(xùn)練過(guò)程中，以下哪個(gè)技術(shù)可以提高模型的效率？

A.主動(dòng)學(xué)習(xí)策略

B.多標(biāo)簽標(biāo)注流程

C.3D點(diǎn)云數(shù)據(jù)標(biāo)注

D.標(biāo)注數(shù)據(jù)清洗

15.以下哪項(xiàng)技術(shù)可以確保AI模型在金融領(lǐng)域的合規(guī)性？

A.模型魯棒性增強(qiáng)

B.生成內(nèi)容溯源

C.監(jiān)管合規(guī)實(shí)踐

D.算法透明度評(píng)估

答案：

1.A

2.B

3.C

4.B

5.A

6.A

7.B

8.C

9.A

10.C

11.A

12.A

13.C

14.A

15.C

解析：

1.分布式訓(xùn)練框架可以將大規(guī)模數(shù)據(jù)分布到多個(gè)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行并行處理，從而提高訓(xùn)練效率。

2.知識(shí)蒸餾可以將大模型的知識(shí)遷移到小模型，減少模型復(fù)雜度和計(jì)算量。

3.輸入擾動(dòng)可以在輸入數(shù)據(jù)上添加噪聲，使模型對(duì)對(duì)抗性攻擊具有更強(qiáng)的抵抗力。

4.模型服務(wù)高并發(fā)優(yōu)化可以通過(guò)優(yōu)化服務(wù)器的處理能力，提高模型推理速度。

5.特征工程自動(dòng)化可以自動(dòng)選擇和組合特征，提高模型在特定領(lǐng)域的泛化能力。

6.注意力機(jī)制變體可以增強(qiáng)模型在處理序列數(shù)據(jù)時(shí)的注意力能力。

7.模型量化（INT8/FP16）可以將模型的參數(shù)和激活值映射到低精度范圍，減少計(jì)算資源需求。

8.監(jiān)管合規(guī)實(shí)踐可以確保AI模型在各個(gè)領(lǐng)域的合規(guī)性。

9.注意力可視化可以將模型在處理數(shù)據(jù)時(shí)的注意力分布可視化，提高模型的可解釋性。

10.梯度裁剪可以限制梯度的大小，防止梯度消失問(wèn)題。

11.跨模態(tài)遷移學(xué)習(xí)可以將一個(gè)領(lǐng)域的知識(shí)遷移到另一個(gè)領(lǐng)域，實(shí)現(xiàn)跨領(lǐng)域的遷移學(xué)習(xí)。

12.GPU集群性能優(yōu)化可以提高GPU集群的計(jì)算能力，提高模型訓(xùn)練效率。

13.模型線上監(jiān)控可以實(shí)時(shí)監(jiān)控模型的運(yùn)行狀態(tài)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)和解決問(wèn)題。

14.主動(dòng)學(xué)習(xí)策略可以自動(dòng)選擇最有價(jià)值的樣本進(jìn)行標(biāo)注，提高標(biāo)注效率。

15.監(jiān)管合規(guī)實(shí)踐可以確保AI模型在金融領(lǐng)域的合規(guī)性。

二、多選題（共10題）

1.以下哪些技術(shù)可以用于提升AI模型的推理速度？（多選）

A.低精度推理

B.模型并行策略

C.推理加速技術(shù)

D.云邊端協(xié)同部署

E.知識(shí)蒸餾

2.在AI模型訓(xùn)練過(guò)程中，以下哪些技術(shù)有助于提高模型的泛化能力？（多選）

A.特征工程自動(dòng)化

B.異常檢測(cè)

C.聯(lián)邦學(xué)習(xí)隱私保護(hù)

D.模型量化（INT8/FP16）

E.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略

3.對(duì)于AI模型的對(duì)抗性攻擊防御，以下哪些方法是有效的？（多選）

A.輸入擾動(dòng)

B.梯度正則化

C.結(jié)構(gòu)化剪枝

D.知識(shí)蒸餾

E.模型并行策略

4.在AI模型部署時(shí)，以下哪些技術(shù)有助于實(shí)現(xiàn)高效的云邊端協(xié)同部署？（多選）

A.分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)

B.AI訓(xùn)練任務(wù)調(diào)度

C.低代碼平臺(tái)應(yīng)用

D.容器化部署（Docker/K8s）

E.模型服務(wù)高并發(fā)優(yōu)化

5.以下哪些技術(shù)可以用于提高AI模型的魯棒性和可解釋性？（多選）

A.注意力可視化

B.模型魯棒性增強(qiáng)

C.算法透明度評(píng)估

D.生成內(nèi)容溯源

E.可解釋AI在醫(yī)療領(lǐng)域應(yīng)用

6.在AI模型訓(xùn)練中，以下哪些技術(shù)有助于解決梯度消失問(wèn)題？（多選）

A.梯度裁剪

B.梯度上升法

C.梯度正則化

D.梯度下降法

E.動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

7.以下哪些技術(shù)可以用于實(shí)現(xiàn)跨模態(tài)遷移學(xué)習(xí)？（多選）

A.跨模態(tài)遷移學(xué)習(xí)

B.圖文檢索

C.多模態(tài)醫(yī)學(xué)影像分析

D.AIGC內(nèi)容生成（文本/圖像/視頻）

E.數(shù)據(jù)融合算法

8.在AI倫理和安全方面，以下哪些措施有助于保護(hù)用戶隱私和避免偏見(jiàn)？（多選）

A.偏見(jiàn)檢測(cè)

B.內(nèi)容安全過(guò)濾

C.隱私保護(hù)技術(shù)

D.算法透明度評(píng)估

E.模型公平性度量

9.在AI模型訓(xùn)練和部署過(guò)程中，以下哪些技術(shù)有助于實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化和高效？（多選）

A.自動(dòng)化標(biāo)注工具

B.主動(dòng)學(xué)習(xí)策略

C.多標(biāo)簽標(biāo)注流程

D.3D點(diǎn)云數(shù)據(jù)標(biāo)注

E.標(biāo)注數(shù)據(jù)清洗

10.以下哪些技術(shù)是AI模型線上監(jiān)控的重要組成部分？（多選）

A.CI/CD流程

B.容器化部署（Docker/K8s）

C.模型線上監(jiān)控

D.性能瓶頸分析

E.技術(shù)文檔撰寫

答案：

1.ABCD

2.ABCDE

3.ABCD

4.ABCDE

5.ABCDE

6.ACD

7.ABCDE

8.ABCDE

9.ABCDE

10.ABCDE

解析：

1.低精度推理（A）通過(guò)減少數(shù)據(jù)精度來(lái)加速推理過(guò)程。模型并行策略（B）將模型分割成多個(gè)部分并行處理。推理加速技術(shù)（C）專門優(yōu)化推理速度。云邊端協(xié)同部署（D）通過(guò)在不同設(shè)備上分配計(jì)算任務(wù)來(lái)加速推理。知識(shí)蒸餾（E）將大模型的知識(shí)遷移到小模型，減少推理時(shí)間。

2.特征工程自動(dòng)化（A）自動(dòng)選擇和組合特征。異常檢測(cè)（B）識(shí)別數(shù)據(jù)中的異常值。聯(lián)邦學(xué)習(xí)隱私保護(hù)（C）保護(hù)用戶數(shù)據(jù)隱私。模型量化（D）減少模型大小，加快推理速度。持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略（E）提高模型在未見(jiàn)數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)。

3.輸入擾動(dòng)（A）在輸入數(shù)據(jù)上添加噪聲。梯度正則化（B）防止模型過(guò)擬合。結(jié)構(gòu)化剪枝（C）保留模型結(jié)構(gòu)完整性。知識(shí)蒸餾（D）將大模型的知識(shí)遷移到小模型。模型并行策略（E）將模型分割并行處理。

4.分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)（A）提供高效的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和訪問(wèn)。AI訓(xùn)練任務(wù)調(diào)度（B）優(yōu)化訓(xùn)練資源分配。低代碼平臺(tái)應(yīng)用（C）簡(jiǎn)化開(kāi)發(fā)流程。容器化部署（D）提高部署效率和可移植性。模型服務(wù)高并發(fā)優(yōu)化（E）提高模型服務(wù)的響應(yīng)速度。

5.注意力可視化（A）展示模型在處理數(shù)據(jù)時(shí)的注意力分布。模型魯棒性增強(qiáng)（B）提高模型對(duì)異常數(shù)據(jù)的抵抗力。算法透明度評(píng)估（C）評(píng)估模型的決策過(guò)程。生成內(nèi)容溯源（D）追蹤生成內(nèi)容的來(lái)源?？山忉孉I在醫(yī)療領(lǐng)域應(yīng)用（E）提高醫(yī)療AI模型的可解釋性。

6.梯度裁剪（A）限制梯度大小。梯度上升法（B）不適用于梯度消失問(wèn)題。梯度正則化（C）防止過(guò)擬合。梯度下降法（D）是標(biāo)準(zhǔn)訓(xùn)練方法，但可能不解決梯度消失。動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（E）不直接解決梯度消失問(wèn)題。

7.跨模態(tài)遷移學(xué)習(xí)（A）將知識(shí)從一個(gè)模態(tài)遷移到另一個(gè)模態(tài)。圖文檢索（B）結(jié)合文本和圖像信息。多模態(tài)醫(yī)學(xué)影像分析（C）分析不同模態(tài)的醫(yī)學(xué)影像。AIGC內(nèi)容生成（D）生成跨模態(tài)內(nèi)容。數(shù)據(jù)融合算法（E）結(jié)合不同數(shù)據(jù)源。

8.偏見(jiàn)檢測(cè)（A）識(shí)別和減少模型中的偏見(jiàn)。內(nèi)容安全過(guò)濾（B）過(guò)濾不適當(dāng)?shù)膬?nèi)容。隱私保護(hù)技術(shù)（C）保護(hù)用戶數(shù)據(jù)隱私。算法透明度評(píng)估（D）評(píng)估模型的決策過(guò)程。模型公平性度量（E）評(píng)估模型的公平性。

9.自動(dòng)化標(biāo)注工具（A）提高標(biāo)注效率。主動(dòng)學(xué)習(xí)策略（B）選擇最有價(jià)值的樣本進(jìn)行標(biāo)注。多標(biāo)簽標(biāo)注流程（C）處理具有多個(gè)標(biāo)簽的數(shù)據(jù)。3D點(diǎn)云數(shù)據(jù)標(biāo)注（D）標(biāo)注三維空間中的點(diǎn)云數(shù)據(jù)。標(biāo)注數(shù)據(jù)清洗（E）清理和預(yù)處理標(biāo)注數(shù)據(jù)。

10.CI/CD流程（A）自動(dòng)化代碼集成和部署。容器化部署（B）提高部署效率和可移植性。模型線上監(jiān)控（C）實(shí)時(shí)監(jiān)控模型性能。性能瓶頸分析（D）識(shí)別和解決性能瓶頸。技術(shù)文檔撰寫（E）提供技術(shù)文檔以支持模型部署和維護(hù)。

三、填空題（共15題）

1.分布式訓(xùn)練中，數(shù)據(jù)并行策略通過(guò)___________將數(shù)據(jù)集拆分到不同設(shè)備。

答案：水平劃分

2.參數(shù)高效微調(diào)技術(shù)中，LoRA和QLoRA都是___________方法，用于在預(yù)訓(xùn)練模型上快速調(diào)整參數(shù)。

答案：低秩近似

3.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略中，使用預(yù)訓(xùn)練模型在新的、未見(jiàn)過(guò)的數(shù)據(jù)上進(jìn)行進(jìn)一步訓(xùn)練，這種方法稱為_(kāi)__________。

答案：微調(diào)

4.對(duì)抗性攻擊防御中，通過(guò)在訓(xùn)練過(guò)程中添加噪聲或擾動(dòng)來(lái)提高模型魯棒性的方法稱為_(kāi)__________。

答案：輸入擾動(dòng)

5.推理加速技術(shù)中，通過(guò)降低模型精度來(lái)減少計(jì)算量和加速推理過(guò)程的技術(shù)稱為_(kāi)__________。

答案：低精度推理

6.模型并行策略中，將模型的不同部分分布在多個(gè)處理器上并行執(zhí)行的技術(shù)稱為_(kāi)__________。

答案：模型分割

7.云邊端協(xié)同部署中，邊緣計(jì)算通過(guò)在___________端處理數(shù)據(jù)來(lái)減少延遲和數(shù)據(jù)傳輸。

答案：設(shè)備

8.知識(shí)蒸餾技術(shù)中，將大模型的___________轉(zhuǎn)移到小模型，以便小模型保持相似的性能。

答案：知識(shí)

9.模型量化（INT8/FP16）技術(shù)中，將模型參數(shù)和激活值從___________轉(zhuǎn)換為低精度格式。

答案：FP32

10.結(jié)構(gòu)剪枝技術(shù)中，通過(guò)移除___________來(lái)簡(jiǎn)化模型結(jié)構(gòu)，減少計(jì)算量。

答案：神經(jīng)元或通道

11.稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)中，通過(guò)___________來(lái)減少網(wǎng)絡(luò)中的激活值，提高計(jì)算效率。

答案：稀疏化

12.評(píng)估指標(biāo)體系中，困惑度（Perplexity）用于衡量模型生成文本的___________。

答案：復(fù)雜性

13.倫理安全風(fēng)險(xiǎn)中，偏見(jiàn)檢測(cè)旨在識(shí)別和減少模型中的___________。

答案：偏見(jiàn)

14.優(yōu)化器對(duì)比中，Adam和SGD是兩種常用的___________，用于優(yōu)化模型參數(shù)。

答案：優(yōu)化算法

15.注意力機(jī)制變體中，Transformer模型引入的___________機(jī)制，用于捕捉序列中的長(zhǎng)距離依賴關(guān)系。

答案：自注意力

四、判斷題（共10題）

1.分布式訓(xùn)練中，數(shù)據(jù)并行的通信開(kāi)銷與設(shè)備數(shù)量呈線性增長(zhǎng)。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：分布式訓(xùn)練中，數(shù)據(jù)并行的通信開(kāi)銷通常與設(shè)備數(shù)量的平方成正比，而不是線性增長(zhǎng)。這是因?yàn)樵诓⑿杏?jì)算中，每個(gè)設(shè)備都需要接收和發(fā)送數(shù)據(jù)，隨著設(shè)備數(shù)量的增加，通信量會(huì)顯著增加。

2.參數(shù)高效微調(diào)（LoRA/QLoRA）技術(shù)會(huì)顯著降低模型精度。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：LoRA（Low-RankAdaptation）和QLoRA（QuantizedLow-RankAdaptation）技術(shù)通過(guò)僅對(duì)模型參數(shù)的一小部分進(jìn)行微調(diào)，以保持較高的精度，因此不會(huì)顯著降低模型精度。

3.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略中，模型在新的數(shù)據(jù)集上重新從頭開(kāi)始訓(xùn)練。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略是在預(yù)訓(xùn)練模型的基礎(chǔ)上，使用新的數(shù)據(jù)集進(jìn)行進(jìn)一步訓(xùn)練，而不是從頭開(kāi)始訓(xùn)練。這樣可以利用預(yù)訓(xùn)練模型的知識(shí)，加速新任務(wù)的訓(xùn)練過(guò)程。

4.對(duì)抗性攻擊防御中，通過(guò)添加噪聲可以完全消除對(duì)抗樣本的影響。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：雖然添加噪聲可以減少對(duì)抗樣本的影響，但并不能完全消除對(duì)抗樣本。在實(shí)際應(yīng)用中，通常需要結(jié)合多種防御技術(shù)來(lái)提高模型的魯棒性。

5.模型并行策略中，所有設(shè)備都執(zhí)行相同的計(jì)算任務(wù)。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：模型并行策略將模型的不同部分分配到不同的設(shè)備上，每個(gè)設(shè)備執(zhí)行模型的一部分計(jì)算任務(wù)，而不是所有設(shè)備執(zhí)行相同的計(jì)算任務(wù)。

6.低精度推理技術(shù)可以保證模型在降低精度后的性能不會(huì)受到影響。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：低精度推理（如INT8量化）在降低計(jì)算量的同時(shí)，可能會(huì)引入精度損失。雖然許多模型可以容忍這種精度損失，但并非所有模型都能保持相同的性能。

7.云邊端協(xié)同部署中，邊緣計(jì)算完全取代了云服務(wù)。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：邊緣計(jì)算和云服務(wù)是互補(bǔ)的，而不是互相取代。邊緣計(jì)算適用于需要低延遲和高帶寬的近端數(shù)據(jù)處理，而云服務(wù)適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)處理和存儲(chǔ)。

8.知識(shí)蒸餾技術(shù)只能應(yīng)用于有監(jiān)督學(xué)習(xí)任務(wù)。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：知識(shí)蒸餾技術(shù)不僅適用于有監(jiān)督學(xué)習(xí)任務(wù)，還可以應(yīng)用于無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)任務(wù)，通過(guò)將大模型的知識(shí)轉(zhuǎn)移到小模型。

9.模型量化（INT8/FP16）技術(shù)會(huì)顯著降低模型的推理速度。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：模型量化技術(shù)（如INT8/FP16）通常可以加速模型的推理速度，因?yàn)樗鼫p少了模型的計(jì)算量，盡管可能會(huì)引入一些精度損失。

10.聯(lián)邦學(xué)習(xí)隱私保護(hù)中，模型參數(shù)的聚合可以完全防止數(shù)據(jù)泄露。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：聯(lián)邦學(xué)習(xí)通過(guò)聚合模型參數(shù)來(lái)訓(xùn)練模型，以保護(hù)用戶數(shù)據(jù)隱私，但聚合過(guò)程本身并不能完全防止數(shù)據(jù)泄露。需要結(jié)合其他隱私保護(hù)技術(shù)來(lái)進(jìn)一步提高安全性。

五、案例分析題（共2題）

案例1.某金融機(jī)構(gòu)計(jì)劃利用AI技術(shù)進(jìn)行客戶風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，其擁有海量的客戶交易數(shù)據(jù)。在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段，由于數(shù)據(jù)量龐大且存在大量缺失值和異常值，需要對(duì)其進(jìn)行清洗和特征工程。

問(wèn)題：針對(duì)該場(chǎng)景，提出數(shù)據(jù)預(yù)處理和特征工程的具體步驟，并說(shuō)明如何選擇合適的特征工程方法。

參考答案：

問(wèn)題定位：

1.大量缺失值和異常值的存在

2.海量交易數(shù)據(jù)需要高效處理

3.需要提取有效的特征進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估

解決方案：

1.數(shù)據(jù)清洗：

-缺失值處理：使用均值、中位數(shù)或眾數(shù)填充缺失值；對(duì)于關(guān)鍵特征，使用模型預(yù)測(cè)填充。

-異常值處理：采用Z-score或IQR方法識(shí)別異常值，并根據(jù)業(yè)務(wù)邏輯決定保留或剔除。

-數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化：將數(shù)據(jù)縮放到一個(gè)共同的尺度，例如使用Min-Max標(biāo)準(zhǔn)化或Z-score標(biāo)準(zhǔn)化。

2.特征工程：

-關(guān)聯(lián)規(guī)則學(xué)習(xí)：使用Apriori算法挖掘交易數(shù)據(jù)中的頻繁項(xiàng)集，提取潛在的特征。

-主成分分析（PCA）：減少數(shù)據(jù)維度，同時(shí)保留大部分信息。

-特征選擇：使用遞歸特征消除（RFE）或基于模型的特征選擇方法，如Lasso正則化。

實(shí)施步驟：

1.數(shù)據(jù)預(yù)處理：清洗數(shù)據(jù)集，處理缺失值和異常值。

2.特征提取：使用關(guān)聯(lián)規(guī)則學(xué)習(xí)和PCA提取新特征。

3.特征選擇：根據(jù)模型性能和業(yè)務(wù)需求選擇最重要的特征。

4.模型訓(xùn)練：