2026年專升本Python機器學習模型評估專題卷附答案解析與交叉驗證

一、單選題（共20題）

1：在Python中，以下哪個庫不是用于機器學習模型評估的？

A.Scikit-learnB.TensorFlowC.KerasD.Matplotlib

答案：D

解析：Scikit-learn、TensorFlow和Keras都是Python中常用的機器學習庫，用于構建和評估機器學習模型。而Matplotlib是數(shù)據(jù)可視化庫，不用于機器學習模型的評估。因此，正確答案是D。

2：以下哪個指標通常用于衡量分類模型的泛化能力？

A.精確度（Precision）B.召回率（Recall）C.F1分數(shù)（F1Score）D.ROC曲線（ROCCurve）

答案：D

解析：ROC曲線（ReceiverOperatingCharacteristicCurve）用于評估分類模型的泛化能力，它通過繪制真正例率（TruePositiveRate）與假正例率（FalsePositiveRate）之間的關系來衡量模型的性能。精確度、召回率和F1分數(shù)雖然也用于評估模型性能，但不是專門用于衡量泛化能力的指標。因此，正確答案是D。

3：以下哪種交叉驗證方法適合小數(shù)據(jù)集？

A.K折交叉驗證B.隨機交叉驗證C.留一法交叉驗證D.留部分法交叉驗證

答案：C

解析：留一法交叉驗證（Leave-One-OutCross-Validation）在小數(shù)據(jù)集上表現(xiàn)較好，因為它在每個訓練集上只使用一個樣本作為測試集，其余作為訓練集，這樣可以最大程度地利用數(shù)據(jù)。而K折交叉驗證、隨機交叉驗證和留部分法交叉驗證在大數(shù)據(jù)集上更為常用。因此，正確答案是C。

4：以下哪個不是模型評估中的混淆矩陣元素？

A.真正例（TruePositives,TP）B.假正例（FalsePositives,FP）C.真假例（TrueNegatives,TN）D.假假例（FalseNegatives,FN）

答案：D

解析：混淆矩陣包含四個元素：真正例（TP）、假正例（FP）、真假例（TN）和假假例（FN）。其中，假假例并不是混淆矩陣的元素，因此正確答案是D。

5：以下哪種方法不是用于提高模型泛化能力的技術？

A.正則化B.減少模型復雜度C.增加訓練數(shù)據(jù)D.提高學習率

答案：D

解析：提高學習率可能會導致模型過擬合，從而降低泛化能力。正則化、減少模型復雜度和增加訓練數(shù)據(jù)都是提高模型泛化能力的有效方法。因此，正確答案是D。

6：以下哪個是Python中用于模型評估的Scikit-learn庫中的模塊？

A.MatplotlibB.PandasC.Scikit-learnD.NumPy

答案：C

解析：Scikit-learn是Python中專門用于機器學習的庫，其中包含大量的機器學習模型和評估方法。Matplotlib、Pandas和NumPy雖然是Python中的常用庫，但它們不是專門用于機器學習評估的。因此，正確答案是C。

7：以下哪種方法不是用于評估模型性能的指標？

A.精確度B.召回率C.AUC-ROCD.平均絕對誤差（MAE）

答案：D

解析：精確度、召回率和AUC-ROC都是用于評估模型性能的指標，適用于分類問題。平均絕對誤差（MAE）是用于回歸問題的評估指標，不適用于分類問題。因此，正確答案是D。

8：以下哪個是用于評估回歸模型性能的指標？

A.精確度B.召回率C.F1分數(shù)D.R^2分數(shù)

答案：D

解析：R^2分數(shù)（R-squared）是用于評估回歸模型性能的指標，它表示模型對數(shù)據(jù)的擬合程度。精確度、召回率和F1分數(shù)是用于評估分類模型性能的指標。因此，正確答案是D。

9：以下哪種方法不是用于處理不平衡數(shù)據(jù)集的技術？

A.重采樣B.特征選擇C.隨機森林D.SMOTE

答案：B

解析：重采樣、隨機森林和SMOTE（SyntheticMinorityOver-samplingTechnique）都是用于處理不平衡數(shù)據(jù)集的技術。特征選擇是用于提高模型性能的方法，但不是專門針對不平衡數(shù)據(jù)集的。因此，正確答案是B。

10：以下哪個是用于評估分類模型穩(wěn)定性的指標？

A.精確度B.召回率C.F1分數(shù)D.均方誤差（MSE）

答案：C

解析：F1分數(shù)是用于評估分類模型穩(wěn)定性的指標，它結合了精確度和召回率，可以較好地反映模型的綜合性能。精確度、召回率和均方誤差（MSE）是其他類型的評估指標。因此，正確答案是C。

11：以下哪個是Python中用于機器學習模型評估的Scikit-learn庫中的函數(shù)？

A.plot_roc_curveB.plot_confusion_matrixC.train_test_splitD.fit_predict

答案：A

解析：plot_roc_curve是Scikit-learn庫中用于繪制ROC曲線的函數(shù)，用于評估分類模型的性能。plot_confusion_matrix是用于繪制混淆矩陣的函數(shù)，train_test_split是用于分割訓練集和測試集的函數(shù)，fit_predict是用于訓練模型并預測的函數(shù)。因此，正確答案是A。

12：以下哪個是Python中用于機器學習模型評估的Scikit-learn庫中的方法？

A.scoreB.predictC.fitD.predict_proba

答案：A

解析：score方法是Scikit-learn庫中用于評估模型性能的方法，它返回模型在測試集上的評分。predict方法是用于預測新數(shù)據(jù)的標簽，fit方法是用于訓練模型，predict_proba方法是用于預測新數(shù)據(jù)的概率。因此，正確答案是A。

13：以下哪個是Python中用于機器學習模型評估的Scikit-learn庫中的類？

A.metricsB.datasetsC.preprocessingD.model_selection

答案：A

解析：metrics是Scikit-learn庫中用于評估模型性能的類，它包含多種評估指標和方法。datasets是用于加載機器學習數(shù)據(jù)的類，preprocessing是用于數(shù)據(jù)預處理和特征提取的類，model_selection是用于模型選擇和評估的類。因此，正確答案是A。

14：以下哪個是Python中用于機器學習模型評估的Scikit-learn庫中的參數(shù)？

A.n_estimatorsB.max_depthC.criterionD.random_state

答案：D

解析：n_estimators、max_depth和criterion是Scikit-learn庫中用于調整模型參數(shù)的參數(shù)，用于控制模型的大小和復雜性。random_state是用于設置隨機數(shù)的種子，以確保模型評估的重復性。因此，正確答案是D。

15：以下哪個是Python中用于機器學習模型評估的Scikit-learn庫中的評分指標？

A.accuracy_scoreB.precision_scoreC.recall_scoreD.f1_score

答案：A

解析：accuracy_score、precision_score、recall_score和f1_score都是Scikit-learn庫中用于評估模型性能的評分指標。其中，accuracy_score表示模型的準確率，是所有預測正確的比例。因此，正確答案是A。

16：以下哪個是Python中用于機器學習模型評估的Scikit-learn庫中的評估方法？

A.fitB.predictC.scoreD.fit_predict

答案：C

解析：fit、predict和fit_predict是Scikit-learn庫中用于訓練和預測模型的方法。score方法是用于評估模型性能的方法，它返回模型在測試集上的評分。因此，正確答案是C。

17：以下哪個是Python中用于機器學習模型評估的Scikit-learn庫中的數(shù)據(jù)預處理步驟？

A.數(shù)據(jù)清洗B.特征選擇C.特征提取D.數(shù)據(jù)標準化

答案：D

解析：數(shù)據(jù)清洗、特征選擇和特征提取都是數(shù)據(jù)預處理步驟，用于提高模型性能。數(shù)據(jù)標準化是將數(shù)據(jù)縮放到特定范圍內，通常用于機器學習模型評估。因此，正確答案是D。

18：以下哪個是Python中用于機器學習模型評估的Scikit-learn庫中的數(shù)據(jù)加載步驟？

A.數(shù)據(jù)清洗B.特征選擇C.特征提取D.load_data

答案：D

解析：數(shù)據(jù)清洗、特征選擇和特征提取都是數(shù)據(jù)預處理步驟，用于提高模型性能。load_data是Scikit-learn庫中用于加載數(shù)據(jù)的函數(shù)。因此，正確答案是D。

19：以下哪個是Python中用于機器學習模型評估的Scikit-learn庫中的模型選擇步驟？

A.特征選擇B.模型訓練C.模型評估D.模型選擇

答案：D

解析：特征選擇、模型訓練和模型評估都是機器學習流程中的步驟。模型選擇是選擇最適合數(shù)據(jù)集的模型的過程，因此正確答案是D。

20：以下哪個是Python中用于機器學習模型評估的Scikit-learn庫中的模型訓練步驟？

A.特征選擇B.模型訓練C.模型評估D.模型選擇

答案：B

解析：特征選擇、模型評估和模型選擇都不是模型訓練步驟。模型訓練是使用訓練數(shù)據(jù)來訓練模型的過程，因此正確答案是B。

二、多選題（共10題）

21：在Python中進行機器學習模型評估時，以下哪些是常用的評估指標？

A.精確度（Precision）B.召回率（Recall）C.F1分數(shù)（F1Score）D.AUC-ROCE.均方誤差（MSE）

答案：ABCD

解析：在機器學習模型評估中，精確度、召回率、F1分數(shù)和AUC-ROC都是常用的評估指標，適用于分類問題。均方誤差（MSE）是用于回歸問題的評估指標，不適用于分類問題。因此，正確答案是ABCD。

22：以下哪些方法可以用于提高機器學習模型的泛化能力？

A.正則化B.增加訓練數(shù)據(jù)C.減少模型復雜度D.使用更多的特征E.使用交叉驗證

答案：ABCE

解析：正則化、增加訓練數(shù)據(jù)、減少模型復雜度和交叉驗證都是提高機器學習模型泛化能力的方法。使用更多的特征可能會增加模型的過擬合風險，因此不是提高泛化能力的有效方法。正確答案是ABCE。

23：以下哪些是Python中Scikit-learn庫用于模型評估的函數(shù)？

A.plot_roc_curveB.plot_confusion_matrixC.train_test_splitD.fit_predictE.score

答案：ABE

解析：plot_roc_curve、plot_confusion_matrix和score是Scikit-learn庫中用于模型評估的函數(shù)。train_test_split是用于分割數(shù)據(jù)集的函數(shù)，fit_predict是用于模型訓練和預測的函數(shù)。因此，正確答案是ABE。

24：以下哪些是Python中Scikit-learn庫用于交叉驗證的方法？

A.KFoldB.StratifiedKFoldC.ShuffleSplitD.GroupKFoldE.train_test_split

答案：ABCD

解析：KFold、StratifiedKFold、ShuffleSplit和GroupKFold都是Scikit-learn庫中用于交叉驗證的方法。train_test_split是用于分割數(shù)據(jù)集的函數(shù)，不是交叉驗證的方法。因此，正確答案是ABCD。

25：以下哪些是處理不平衡數(shù)據(jù)集的方法？

A.重采樣B.特征選擇C.SMOTED.減少特征E.修改模型參數(shù)

答案：AC

解析：重采樣和SMOTE（SyntheticMinorityOver-samplingTechnique）是處理不平衡數(shù)據(jù)集的方法，它們通過增加少數(shù)類的樣本或減少多數(shù)類的樣本來平衡數(shù)據(jù)集。特征選擇、減少特征和修改模型參數(shù)不是專門用于處理不平衡數(shù)據(jù)集的方法。因此，正確答案是AC。

26：以下哪些是機器學習模型評估中的混淆矩陣元素？

A.真正例（TruePositives,TP）B.假正例（FalsePositives,FP）C.真假例（TrueNegatives,TN）D.假假例（FalseNegatives,FN）E.準確率（Accuracy）

答案：ABCD

解析：混淆矩陣包含五個元素：真正例（TP）、假正例（FP）、真假例（TN）、假假例（FN）和準確率（Accuracy）。準確率是混淆矩陣的一個衍生指標，但不是混淆矩陣的基本元素。因此，正確答案是ABCD。

27：以下哪些是Python中用于機器學習模型評估的Scikit-learn庫中的模塊？

A.metricsB.datasetsC.preprocessingD.model_selectionE.plotting

答案：ACD

解析：metrics、preprocessing和model_selection是Scikit-learn庫中的模塊，分別用于評估指標、數(shù)據(jù)預處理和模型選擇。datasets和plotting也是Scikit-learn庫中的模塊，但不是專門用于模型評估的。因此，正確答案是ACD。

28：以下哪些是Python中用于機器學習模型評估的Scikit-learn庫中的參數(shù)？

A.n_estimatorsB.max_depthC.criterionD.random_stateE.learning_rate

答案：ABCD

解析：n_estimators、max_depth、criterion和random_state是Scikit-learn庫中用于調整模型參數(shù)的參數(shù)。learning_rate通常是用于調整學習算法的參數(shù)，不是專門用于模型評估的。因此，正確答案是ABCD。

29：以下哪些是Python中用于機器學習模型評估的Scikit-learn庫中的評分指標？

A.accuracy_scoreB.precision_scoreC.recall_scoreD.f1_scoreE.mean_squared_error

答案：ABCD

解析：accuracy_score、precision_score、recall_score和f1_score是Scikit-learn庫中用于評估模型性能的評分指標。mean_squared_error是用于回歸問題的評估指標，不適用于分類問題。因此，正確答案是ABCD。

30：以下哪些是Python中用于機器學習模型評估的Scikit-learn庫中的評估方法？

A.fitB.predictC.scoreD.fit_predictE.predict_proba

答案：CE

解析：score方法是用于評估模型性能的方法，它返回模型在測試集上的評分。predict_proba是用于預測新數(shù)據(jù)的概率分布，也可以用于評估模型性能。fit、predict和fit_predict是用于模型訓練和預測的方法，不是專門用于模型評估的。因此，正確答案是CE。

三、判斷題（共5題）

31：使用交叉驗證可以有效地評估機器學習模型的泛化能力。

正確（）錯誤（）

答案：正確

解析：交叉驗證是一種常用的方法來評估機器學習模型的泛化能力。通過將數(shù)據(jù)集分成幾個較小的子集，然后在這些子集上多次訓練和驗證模型，可以更準確地估計模型在未知數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)。這種方法有助于減少評估中的偏差，因此判斷是正確的。

32：在機器學習中，增加特征數(shù)量總是可以提高模型的性能。

正確（）錯誤（）

答案：錯誤

解析：增加特征數(shù)量并不總是提高模型性能。過多的特征可能導致過擬合，即模型在訓練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)良好，但在新數(shù)據(jù)上表現(xiàn)不佳。因此，增加特征數(shù)量并不總是有益的，這個判斷是錯誤的。

33：AUC-ROC曲線的面積值越大，模型的分類性能越好。

正確（）錯誤（）

答案：正確

解析：AUC-ROC（AreaUndertheReceiverOperatingCharacteristicCurve）曲線下的面積值是評估分類模型性能的一個指標。AUC值越大，表示模型在不同閾值下的性能越好，因此這個判斷是正確的。

34：在處理不平衡數(shù)據(jù)集時，重采樣是一種比特征選擇更有效的方法。

正確（）錯誤（）

答案：錯誤

解析：重采樣和特征選擇都是處理不平衡數(shù)據(jù)集的方法，但它們各自有不同的適用場景。重采樣通過調整數(shù)據(jù)集中各類別的樣本數(shù)量來平衡數(shù)據(jù)集，而特征選擇則是通過選擇有用的特征來提高模型性能。哪種方法更有效取決于具體的數(shù)據(jù)和問題。因此，這個判斷是錯誤的。

35：在機器學習中，正則化是一種減少模型復雜度的技術。

正確（）錯誤（）

答案：正確

解析：正則化是一種用于減少模型復雜度的技術，通過在損失函數(shù)中添加一個正則化項來懲罰模型權重的大小。這有助于防止模型過擬合，并提高模型的泛化能力。因此，這個判斷是正確的。

四、材料分析題（共1題）

【給定材料】

隨著我國經(jīng)濟的快速發(fā)展，城市化進程不斷加快，城市交通擁堵問題日益嚴重。為了緩解這一狀況，政府部門采取了一系列措施，包括優(yōu)化交通網(wǎng)絡布局、推廣公共交通、實施交通需求管理等。以下是一份關于城市交通擁堵治理的政務材料。

【材料一】