甘肅2025自考[生物醫(yī)藥數(shù)據(jù)科學]機器學習與藥物發(fā)現(xiàn)易錯題專練一、單選題（每題2分，共20題）1.在機器學習中，用于衡量模型泛化能力的是（）。A.訓練集誤差B.測試集誤差C.過擬合誤差D.模型復雜度2.下列哪種算法不屬于監(jiān)督學習？（）A.線性回歸B.決策樹C.K-means聚類D.邏輯回歸3.在藥物發(fā)現(xiàn)中，用于預測分子活性的模型通常屬于（）。A.分類模型B.回歸模型C.聚類模型D.關(guān)聯(lián)模型4.以下哪個指標最適合評估分類模型的性能？（）A.均方誤差（MSE）B.召回率（Recall）C.決策樹深度D.超參數(shù)數(shù)量5.在特征工程中，將多個特征組合成一個新的特征的方法是（）。A.特征縮放B.特征編碼C.特征交互D.特征選擇6.以下哪種方法不屬于降維技術(shù)？（）A.主成分分析（PCA）B.線性判別分析（LDA）C.嶺回歸D.因子分析7.在藥物篩選中，用于評估候選化合物與靶點結(jié)合親和力的模型是（）。A.邏輯回歸模型B.支持向量機（SVM）C.分子對接算法D.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型8.以下哪種算法適用于處理高維稀疏數(shù)據(jù)？（）A.決策樹B.線性回歸C.嶺回歸D.K-means聚類9.在模型調(diào)優(yōu)中，用于平衡假陽性和假陰性的指標是（）。A.F1分數(shù)B.AUC值C.平均絕對誤差（MAE）D.決策樹深度10.在藥物研發(fā)中，用于預測藥物代謝穩(wěn)定性的模型通常屬于（）。A.分類模型B.回歸模型C.聚類模型D.關(guān)聯(lián)模型二、多選題（每題3分，共10題）1.以下哪些屬于常見的特征工程方法？（）A.特征縮放B.特征編碼C.特征選擇D.特征交互2.在藥物發(fā)現(xiàn)中，常用的監(jiān)督學習模型包括（）。A.線性回歸B.支持向量機（SVM）C.決策樹D.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)3.以下哪些指標可以用于評估分類模型的性能？（）A.準確率（Accuracy）B.召回率（Recall）C.F1分數(shù)D.均方誤差（MSE）4.在高維數(shù)據(jù)處理中，常用的降維技術(shù)包括（）。A.主成分分析（PCA）B.線性判別分析（LDA）C.嶺回歸D.因子分析5.在藥物篩選中，常用的分子描述符包括（）。A.分子指紋B.2D指紋C.3D構(gòu)象D.藥物相似度6.以下哪些屬于常用的超參數(shù)調(diào)優(yōu)方法？（）A.網(wǎng)格搜索B.隨機搜索C.貝葉斯優(yōu)化D.交叉驗證7.在模型評估中，常用的交叉驗證方法包括（）。A.留一法交叉驗證B.K折交叉驗證C.組交叉驗證D.迭代交叉驗證8.在藥物發(fā)現(xiàn)中，常用的特征選擇方法包括（）。A.LASSO回歸B.嶺回歸C.遞歸特征消除（RFE）D.單變量特征選擇9.以下哪些屬于常見的模型集成方法？（）A.隨機森林B.提升樹（GradientBoosting）C.?baggingD.簡單線性回歸10.在藥物研發(fā)中，常用的模型評估指標包括（）。A.AUC值B.F1分數(shù)C.平均絕對誤差（MAE）D.決策樹深度三、判斷題（每題2分，共10題）1.機器學習模型的所有參數(shù)都必須通過訓練數(shù)據(jù)進行估計。（）2.特征工程是機器學習中最關(guān)鍵的一步。（）3.K-means聚類是一種無監(jiān)督學習算法。（）4.支持向量機（SVM）適用于處理線性不可分問題。（）5.決策樹模型的優(yōu)點是可解釋性強。（）6.在藥物發(fā)現(xiàn)中，分子指紋是常用的特征描述符。（）7.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可以用于預測藥物靶點結(jié)合親和力。（）8.交叉驗證可以避免過擬合問題。（）9.藥物篩選的目的是快速篩選出有潛力的候選化合物。（）10.機器學習模型的所有超參數(shù)都必須在訓練前確定。（）四、簡答題（每題5分，共4題）1.簡述特征工程在藥物發(fā)現(xiàn)中的作用。2.解釋什么是過擬合，并提出解決過擬合的方法。3.簡述機器學習模型在藥物篩選中的應用。4.比較支持向量機（SVM）和決策樹在藥物發(fā)現(xiàn)中的優(yōu)缺點。五、論述題（每題10分，共2題）1.結(jié)合甘肅生物醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)的特點，論述機器學習在藥物發(fā)現(xiàn)中的應用前景。2.闡述如何利用機器學習模型提高藥物研發(fā)的效率，并分析可能面臨的挑戰(zhàn)。答案與解析一、單選題1.B解析：測試集誤差用于衡量模型的泛化能力，而訓練集誤差僅反映模型在訓練數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)。2.C解析：K-means聚類屬于無監(jiān)督學習，其余選項均屬于監(jiān)督學習。3.B解析：預測分子活性屬于連續(xù)值預測，因此屬于回歸模型。4.B解析：召回率用于衡量模型對正樣本的識別能力，適用于評估分類模型的性能。5.C解析：特征交互是指將多個特征組合成新的特征，其余選項均不屬于此方法。6.C解析：嶺回歸是一種正則化方法，不屬于降維技術(shù)。7.C解析：分子對接算法用于評估候選化合物與靶點結(jié)合親和力，其余選項均不屬于此方法。8.C解析：嶺回歸適用于處理高維稀疏數(shù)據(jù)，其余選項均不適用于此場景。9.A解析：F1分數(shù)用于平衡假陽性和假陰性，適用于分類模型的性能評估。10.B解析：預測藥物代謝穩(wěn)定性屬于連續(xù)值預測，因此屬于回歸模型。二、多選題1.A、B、C、D解析：特征工程包括特征縮放、特征編碼、特征選擇和特征交互等方法。2.A、B、C、D解析：線性回歸、SVM、決策樹和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)均屬于常用的監(jiān)督學習模型。3.A、B、C解析：準確率、召回率和F1分數(shù)是常用的分類模型評估指標，均方誤差用于回歸模型。4.A、B、D解析：主成分分析、線性判別分析和因子分析屬于降維技術(shù)，嶺回歸是正則化方法。5.A、B、C、D解析：分子指紋、2D指紋、3D構(gòu)象和藥物相似度均屬于常用的分子描述符。6.A、B、C解析：網(wǎng)格搜索、隨機搜索和貝葉斯優(yōu)化是常用的超參數(shù)調(diào)優(yōu)方法，交叉驗證是模型評估方法。7.A、B、C解析：留一法交叉驗證、K折交叉驗證和組交叉驗證是常用的交叉驗證方法，迭代交叉驗證不屬于標準方法。8.A、C、D解析：LASSO回歸、遞歸特征消除和單變量特征選擇是常用的特征選擇方法，嶺回歸是正則化方法。9.A、B、C解析：隨機森林、提升樹和bagging是常用的模型集成方法，簡單線性回歸不屬于集成方法。10.A、B、C解析：AUC值、F1分數(shù)和平均絕對誤差是常用的模型評估指標，決策樹深度是模型結(jié)構(gòu)參數(shù)。三、判斷題1.×解析：部分參數(shù)可以通過先驗知識或正則化方法確定，不一定需要通過訓練數(shù)據(jù)估計。2.√解析：特征工程對模型性能有顯著影響，是機器學習中最關(guān)鍵的一步。3.√解析：K-means聚類是一種無監(jiān)督學習算法，用于將數(shù)據(jù)點聚類。4.√解析：SVM可以通過核函數(shù)處理線性不可分問題。5.√解析：決策樹模型的可解釋性強，便于理解模型決策過程。6.√解析：分子指紋是常用的分子描述符，可用于藥物篩選。7.√解析：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可以用于預測藥物靶點結(jié)合親和力。8.×解析：交叉驗證可以減少模型選擇偏差，但不能完全避免過擬合問題。9.√解析：藥物篩選的目的是快速篩選出有潛力的候選化合物。10.×解析：超參數(shù)可以在訓練過程中通過交叉驗證等方法調(diào)整，不一定在訓練前確定。四、簡答題1.特征工程在藥物發(fā)現(xiàn)中的作用特征工程通過提取、轉(zhuǎn)換和選擇特征，提高模型的預測性能。在藥物發(fā)現(xiàn)中，特征工程可以幫助識別與藥物活性相關(guān)的關(guān)鍵分子結(jié)構(gòu)特征，從而提高模型準確性和效率。例如，分子指紋、2D/3D構(gòu)象等特征可以用于預測藥物靶點結(jié)合親和力。2.過擬合及其解決方法過擬合是指模型在訓練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)良好，但在測試數(shù)據(jù)上表現(xiàn)差的現(xiàn)象。解決方法包括：-減少模型復雜度（如簡化決策樹深度）；-使用正則化方法（如LASSO、嶺回歸）；-增加訓練數(shù)據(jù)量；-使用交叉驗證選擇最優(yōu)模型。3.機器學習模型在藥物篩選中的應用機器學習模型可以用于預測候選化合物的活性，從而加速藥物篩選過程。例如，通過訓練支持向量機（SVM）或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，可以預測分子與靶點的結(jié)合親和力，篩選出有潛力的候選化合物。4.SVM與決策樹在藥物發(fā)現(xiàn)中的優(yōu)缺點-SVM：優(yōu)點是適用于高維數(shù)據(jù)，魯棒性強；缺點是調(diào)參復雜，可解釋性差。-決策樹：優(yōu)點是可解釋性強，易于理解；缺點是容易過擬合，泛化能力較差。五、論述題1.結(jié)合甘肅生物醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)的特點，論述機器學習在藥物發(fā)現(xiàn)中的應用前景甘肅生物醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)以中藥研發(fā)和生物制藥為主，機器學習可以結(jié)合中藥成分分析和生物活性預測，提高藥物研發(fā)效率。例如，通過分子指紋和深度學習模型，可以快速篩選中藥復方中的活性成分，加速新藥研發(fā)。此外，甘肅擁有豐富的藥用植物資源，機器學習可以幫助識別潛在藥物靶點，推動地方特色醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)發(fā)展。2.闡述如何利用機器學習模型提高藥物研發(fā)的效率，并分析可能面臨的挑戰(zhàn)