2025年大學(xué)《數(shù)據(jù)科學(xué)》專業(yè)題庫(kù)——數(shù)據(jù)科學(xué)：人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（每題2分，共20分）1.以下哪一項(xiàng)不是人工智能的主要研究方向？A.自然語(yǔ)言處理B.計(jì)算機(jī)視覺(jué)C.量子計(jì)算D.機(jī)器學(xué)習(xí)2.決策樹(shù)算法屬于以下哪種類型的機(jī)器學(xué)習(xí)模型？A.監(jiān)督學(xué)習(xí)B.無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)C.半監(jiān)督學(xué)習(xí)D.強(qiáng)化學(xué)習(xí)3.在線性回歸中，目的是找到以下哪個(gè)參數(shù)？A.最小化誤差B.最大化方差C.最小化方差D.最大化誤差4.以下哪種指標(biāo)通常用于評(píng)估分類模型的性能？A.均方誤差B.決定系數(shù)C.準(zhǔn)確率D.均值絕對(duì)誤差5.支持向量機(jī)的主要思想是什么？A.尋找最優(yōu)分割超平面B.最小化特征數(shù)量C.最大化模型復(fù)雜度D.最小化模型偏差6.以下哪種算法是一種集成學(xué)習(xí)方法？A.K-近鄰B.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.隨機(jī)森林D.樸素貝葉斯7.過(guò)擬合現(xiàn)象通常發(fā)生在以下哪種情況下？A.模型過(guò)于簡(jiǎn)單B.訓(xùn)練數(shù)據(jù)量不足C.模型復(fù)雜度過(guò)高D.特征數(shù)量過(guò)多8.交叉驗(yàn)證的主要目的是什么？A.減少模型偏差B.提高模型方差C.避免過(guò)擬合D.減少訓(xùn)練時(shí)間9.以下哪種方法可以用于特征選擇？A.主成分分析B.Lasso回歸C.決策樹(shù)D.K-均值聚類10.深度學(xué)習(xí)的主要優(yōu)勢(shì)是什么？A.需要大量標(biāo)注數(shù)據(jù)B.模型解釋性強(qiáng)C.能夠處理復(fù)雜非線性關(guān)系D.計(jì)算效率高二、填空題（每空2分，共10分）1.人工智能的三大基本要素是：__________、__________和__________。2.機(jī)器學(xué)習(xí)的核心任務(wù)是讓模型從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)__________，并利用這些知識(shí)對(duì)新數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)或決策。3.決策樹(shù)算法中，常用的分裂準(zhǔn)則有__________和__________。4.支持向量機(jī)通過(guò)尋找一個(gè)最優(yōu)超平面來(lái)將不同類別的數(shù)據(jù)點(diǎn)分開(kāi)，該超平面到最近數(shù)據(jù)點(diǎn)的距離被稱為_(kāi)_________。5.在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，每個(gè)神經(jīng)元之間的連接強(qiáng)度由__________決定。三、簡(jiǎn)答題（每題10分，共30分）1.簡(jiǎn)述監(jiān)督學(xué)習(xí)和無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的主要區(qū)別。2.解釋什么是過(guò)擬合，并列舉三種防止過(guò)擬合的方法。3.描述隨機(jī)森林算法的基本原理，并說(shuō)明其在實(shí)際應(yīng)用中的優(yōu)勢(shì)。四、編程題（每題25分，共50分）1.使用Python中的scikit-learn庫(kù)，實(shí)現(xiàn)一個(gè)決策樹(shù)分類器，對(duì)鳶尾花數(shù)據(jù)集進(jìn)行分類。要求：a.劃分訓(xùn)練集和測(cè)試集，測(cè)試集比例占20%。b.使用默認(rèn)參數(shù)訓(xùn)練決策樹(shù)分類器。c.在測(cè)試集上評(píng)估分類器的準(zhǔn)確率，并輸出分類報(bào)告。2.使用Python中的pandas和matplotlib庫(kù)，對(duì)以下數(shù)據(jù)進(jìn)行探索性數(shù)據(jù)分析：a.計(jì)算每個(gè)特征的平均值、標(biāo)準(zhǔn)差和最大值。b.繪制每個(gè)特征的直方圖。c.繪制特征之間的散點(diǎn)圖矩陣。數(shù)據(jù)：```importpandasaspddata={'Feature1':[1,2,3,4,5],'Feature2':[5,4,3,2,1],'Feature3':[2,3,4,5,6]}df=pd.DataFrame(data)```試卷答案一、選擇題1.C2.A3.A4.C5.A6.C7.C8.C9.B10.C二、填空題1.知識(shí)、推理、智能2.模式3.信息增益、基尼不純度4.橡皮帶距離5.權(quán)重（或權(quán)重參數(shù)）三、簡(jiǎn)答題1.解析思路：首先明確監(jiān)督學(xué)習(xí)和無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的定義。監(jiān)督學(xué)習(xí)需要有標(biāo)簽的數(shù)據(jù)集，模型通過(guò)學(xué)習(xí)輸入和輸出之間的映射關(guān)系來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè)。無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)則使用沒(méi)有標(biāo)簽的數(shù)據(jù)集，模型的目標(biāo)是發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的內(nèi)在結(jié)構(gòu)或模式，如聚類或降維。從定義出發(fā)，分別闡述兩者的數(shù)據(jù)輸入、學(xué)習(xí)目標(biāo)、常用算法等關(guān)鍵區(qū)別。*答案要點(diǎn)：監(jiān)督學(xué)習(xí)使用帶標(biāo)簽的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，目標(biāo)是學(xué)習(xí)輸入到輸出的映射關(guān)系，常用算法包括線性回歸、邏輯回歸、決策樹(shù)等。無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)使用不帶標(biāo)簽的數(shù)據(jù)，目標(biāo)是發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)內(nèi)在的結(jié)構(gòu)或模式，常用算法包括K-均值聚類、主成分分析、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘等。2.解析思路：解釋過(guò)擬合的概念，即模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)很好，但在測(cè)試數(shù)據(jù)上表現(xiàn)很差。過(guò)擬合的原因是模型過(guò)于復(fù)雜，學(xué)習(xí)到了訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的噪聲和細(xì)節(jié)，而不是數(shù)據(jù)的一般規(guī)律。然后列舉防止過(guò)擬合的方法，可以從模型復(fù)雜度、數(shù)據(jù)層面、正則化等角度進(jìn)行說(shuō)明，并解釋其原理。*答案要點(diǎn)：過(guò)擬合是指模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上擬合得非常好，但在未見(jiàn)過(guò)的測(cè)試數(shù)據(jù)上表現(xiàn)很差。原因通常是模型過(guò)于復(fù)雜，學(xué)習(xí)了訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的噪聲。防止過(guò)擬合的方法包括：降低模型復(fù)雜度（如減少層數(shù)或神經(jīng)元數(shù)量）、增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)量、使用正則化技術(shù)（如L1、L2正則化）、使用交叉驗(yàn)證選擇模型參數(shù)等。3.解析思路：首先描述隨機(jī)森林的基本原理，它是一種集成學(xué)習(xí)方法，通過(guò)構(gòu)建多個(gè)決策樹(shù)并對(duì)它們的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行投票（分類問(wèn)題）或平均（回歸問(wèn)題）來(lái)得到最終的預(yù)測(cè)結(jié)果。重點(diǎn)解釋其“隨機(jī)”體現(xiàn)在兩個(gè)方面：數(shù)據(jù)抽樣（隨機(jī)選擇樣本構(gòu)建決策樹(shù)）和特征抽樣（在分裂節(jié)點(diǎn)隨機(jī)選擇特征進(jìn)行劃分）。然后說(shuō)明其優(yōu)勢(shì)，可以從提高準(zhǔn)確性、降低過(guò)擬合風(fēng)險(xiǎn)、魯棒性強(qiáng)等方面進(jìn)行闡述。*答案要點(diǎn)：隨機(jī)森林是一種集成學(xué)習(xí)方法，通過(guò)構(gòu)建多個(gè)決策樹(shù)并進(jìn)行投票或平均來(lái)得到最終預(yù)測(cè)。其“隨機(jī)”體現(xiàn)在兩個(gè)方面：首先，在構(gòu)建每棵樹(shù)時(shí)，隨機(jī)選擇一部分樣本進(jìn)行訓(xùn)練（Bagging）；其次，在每棵樹(shù)的每個(gè)節(jié)點(diǎn)分裂時(shí)，只考慮隨機(jī)選擇的一部分特征。隨機(jī)森林的優(yōu)勢(shì)包括：能夠提高預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性、降低過(guò)擬合風(fēng)險(xiǎn)、對(duì)數(shù)據(jù)缺失不敏感、能夠處理高維數(shù)據(jù)等。四、編程題1.解析思路：第一步，使用pandas讀取鳶尾花數(shù)據(jù)集。第二步，劃分訓(xùn)練集和測(cè)試集，可以使用sklearn.model_selection的train_test_split函數(shù)，并設(shè)置測(cè)試集比例為20%。第三步，創(chuàng)建決策樹(shù)分類器實(shí)例，可以使用sklearn.tree的DecisionTreeClassifier類，并使用默認(rèn)參數(shù)。第四步，使用訓(xùn)練集數(shù)據(jù)訓(xùn)練決策樹(shù)分類器。第五步，使用測(cè)試集數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)。第六步，使用sklearn.metrics的accuracy_score計(jì)算準(zhǔn)確率，并使用classification_report輸出詳細(xì)的分類報(bào)告。*答案要點(diǎn)：```pythonfromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifierfromsklearn.metricsimportaccuracy_score,classification_reportimportpandasaspd#加載數(shù)據(jù)iris=load_iris()df=pd.DataFrame(data=iris.data,columns=iris.feature_names)df['target']=iris.target#劃分訓(xùn)練集和測(cè)試集X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(df[iris.feature_names],df['target'],test_size=0.2,random_state=42)#創(chuàng)建決策樹(shù)分類器clf=DecisionTreeClassifier()#訓(xùn)練模型clf.fit(X_train,y_train)#預(yù)測(cè)y_pred=clf.predict(X_test)#評(píng)估accuracy=accuracy_score(y_test,y_pred)report=classification_report(y_test,y_pred)print(f"Accuracy:{accuracy}")print(report)```2.解析思路：第一步，使用pandas的describe方法計(jì)算每個(gè)特征的描述性統(tǒng)計(jì)量，包括平均值、標(biāo)準(zhǔn)差和最大值。第二步，使用matplotlib的hist函數(shù)繪制每個(gè)特征的直方圖。第三步，使用pandas的plot.scatter方法繪制特征之間的散點(diǎn)圖矩陣，可以使用pandas.plotting.scatter_matrix函數(shù)。*答案要點(diǎn)：```pythonimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltfrompandas.plottingimportscatter_matrix#數(shù)據(jù)data={'Feature1':[1,2,3,4,5],'Feature2':[5,4,3,2,1],'Feature3':[2,3,4,5,6]}df=pd.DataFrame(data)