2025年全國計算機(jī)等級考試二級Python人工智能算法試卷解析考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（每題2分，共20分）1.以下哪個不是Python中標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)？A.列表(List)B.元組(Tuple)C.字典(Dictionary)D.集合(Set)E.棧(Stack)-非內(nèi)建數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)2.在Python中，用于處理可迭代對象之間按元素順序迭代并累積結(jié)果的函數(shù)是？A.`map()`B.`filter()`C.`reduce()`-通常需要從`functools`導(dǎo)入D.`zip()`E.`sorted()`3.關(guān)于面向?qū)ο缶幊蹋∣OP），以下描述錯誤的是？A.類是對象的藍(lán)圖。B.對象是類的實(shí)例。C.繼承允許一個類繼承另一個類的屬性和方法。D.多態(tài)允許不同類的對象對同一消息做出不同的響應(yīng)。E.封裝意味著類的內(nèi)部實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)必須完全暴露給所有用戶。4.在機(jī)器學(xué)習(xí)中，將數(shù)據(jù)劃分為訓(xùn)練集和測試集的主要目的是？A.提高模型的訓(xùn)練速度。B.防止模型過擬合。C.評估模型的泛化能力。D.減少數(shù)據(jù)的維度。E.優(yōu)化算法參數(shù)的選擇。5.以下哪種算法屬于無監(jiān)督學(xué)習(xí)？A.線性回歸(LinearRegression)B.邏輯回歸(LogisticRegression)C.決策樹(DecisionTree)D.K-Means聚類(K-MeansClustering)E.支持向量機(jī)(SupportVectorMachine)6.在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，用于引入非線性因素，使網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)W習(xí)和表示復(fù)雜函數(shù)的組件是？A.輸入層(InputLayer)B.輸出層(OutputLayer)C.隱藏層(HiddenLayer)D.激活函數(shù)(ActivationFunction)E.權(quán)重(Weight)7.評估分類模型性能時，精確率（Precision）是指？A.真正例(TruePositive)占所有真實(shí)正例的比例。B.真正例(TruePositive)占所有預(yù)測正例的比例。C.真正例(TruePositive)占所有真實(shí)負(fù)例的比例。D.真負(fù)例(TrueNegative)占所有預(yù)測負(fù)例的比例。E.真負(fù)例(TrueNegative)占所有真實(shí)負(fù)例的比例。8.當(dāng)訓(xùn)練一個決策樹模型時，用于選擇分裂屬性的標(biāo)準(zhǔn)，如果基于屬性值分布的方差最小化，則稱為？A.信息增益(InformationGain)B.基尼不純度(GiniImpurity)C.誤分類率(MisclassificationError)D.方差減少(VarianceReduction)E.熵(Entropy)9.在Scikit-learn中，使用`GridSearchCV`進(jìn)行模型超參數(shù)調(diào)優(yōu)時，它通過什么方式尋找最佳參數(shù)組合？A.隨機(jī)搜索。B.貝葉斯優(yōu)化。C.網(wǎng)格搜索遍歷所有指定的參數(shù)組合，并使用交叉驗(yàn)證評估性能。D.負(fù)梯度下降。E.動態(tài)規(guī)劃。10.以下關(guān)于特征工程的描述，哪項(xiàng)是不正確的？A.特征縮放（如標(biāo)準(zhǔn)化、歸一化）有助于許多機(jī)器學(xué)習(xí)算法（特別是依賴距離計算的算法）的性能。B.特征編碼（如獨(dú)熱編碼、標(biāo)簽編碼）是將類別特征轉(zhuǎn)換為數(shù)值形式的過程。C.創(chuàng)建新的特征（如交互特征、多項(xiàng)式特征）可以提高模型的表達(dá)能力。D.特征選擇的目標(biāo)是減少特征維度，去除不相關(guān)或冗余的特征。E.特征工程主要是數(shù)據(jù)收集階段的任務(wù)。二、填空題（每空2分，共20分）1.Python中，用于打開文件進(jìn)行讀寫的內(nèi)置函數(shù)是`______`。2.在機(jī)器學(xué)習(xí)中，過擬合指的是模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)很好，但在未見過的測試數(shù)據(jù)上表現(xiàn)較差的現(xiàn)象。一個常用的檢測過擬合的指標(biāo)是查看模型在`______`數(shù)據(jù)集上的性能。3.決策樹模型中，遞歸地劃分?jǐn)?shù)據(jù)直到滿足停止條件（如節(jié)點(diǎn)純度足夠高或節(jié)點(diǎn)數(shù)量達(dá)到最小值），這個過程稱為`______`。4.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，輸入數(shù)據(jù)與神經(jīng)元之間的連接強(qiáng)度表示為`______`。5.`Pandas`庫中，用于處理和分析結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的兩種核心數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是`______`和`______`。6.交叉驗(yàn)證（如K折交叉驗(yàn)證）是一種用來評估模型泛化能力并減少模型選擇偏差的技術(shù)，它將原始數(shù)據(jù)集劃分為`______`個互不重疊的子集，輪流使用其中一個作為測試集，其余作為訓(xùn)練集。7.在K-Means聚類算法中，每個數(shù)據(jù)點(diǎn)被分配到與其最近的質(zhì)心（中心點(diǎn)）所代表的`______`中。8.在Scikit-learn中，用于將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集和測試集的函數(shù)是`______`。9.深度學(xué)習(xí)模型通常需要大量的標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，而機(jī)器學(xué)習(xí)中的`______`學(xué)習(xí)則不需要標(biāo)注數(shù)據(jù)，可以從無標(biāo)簽數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)模式。10.邏輯回歸模型本質(zhì)上是在特征空間中學(xué)習(xí)一個`______`分隔超平面，將數(shù)據(jù)分為兩類。三、判斷題（每題2分，共10分，請在括號內(nèi)填“√”或“×”）1.Python的列表（List）是可變的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，而元組（Tuple）是不可變的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。（）2.決策樹算法是一種非參數(shù)學(xué)習(xí)方法。（）3.在進(jìn)行模型評估時，使用測試集（TestSet）的性能指標(biāo)可以完全代表模型在實(shí)際應(yīng)用中的表現(xiàn)。（）4.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的反向傳播算法（Backpropagation）是用于計算損失函數(shù)相對于網(wǎng)絡(luò)所有參數(shù)的梯度，以便使用梯度下降等優(yōu)化算法更新參數(shù)。（）5.任何機(jī)器學(xué)習(xí)模型都存在過擬合的風(fēng)險，選擇合適的模型和進(jìn)行有效的模型評估是控制過擬合的關(guān)鍵。（）四、簡答題（每題5分，共15分）1.簡述機(jī)器學(xué)習(xí)中“過擬合”和“欠擬合”的區(qū)別，并分別提出至少一種緩解這兩種問題的方法。2.解釋什么是特征工程，并列舉至少三種常見的特征工程技術(shù)。3.簡述使用Scikit-learn實(shí)現(xiàn)一個簡單的線性回歸模型（包括數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、模型訓(xùn)練和評估）的主要步驟。五、代碼實(shí)現(xiàn)題（共35分）1.（數(shù)據(jù)預(yù)處理-10分）假設(shè)有一個名為`data.csv`的數(shù)據(jù)文件，包含以下四列數(shù)據(jù)：`Age`（年齡，整數(shù)），`Income`（收入，浮點(diǎn)數(shù)），`Gender`（性別，字符串'Female'或'Male'），`Purchased`（是否購買，字符串'Yes'或'No'）。請編寫Python代碼片段，使用`pandas`庫完成以下任務(wù)：a.讀取`data.csv`文件到PandasDataFrame對象`df`。b.將`Gender`列轉(zhuǎn)換為數(shù)值類型，使用'Female'為0，'Male'為1。c.將`Purchased`列轉(zhuǎn)換為布爾類型，使用'Yes'為`True`，'No'為`False`。d.計算`Income`列的均值，并將結(jié)果打印輸出。e.使用`pandas`的內(nèi)置函數(shù)將`df`中的所有數(shù)值列（包括轉(zhuǎn)換后的`Gender`和`Purchased`）進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理（即每個數(shù)值列減去其均值后除以其標(biāo)準(zhǔn)差），并將處理后的數(shù)據(jù)保存到一個新的DataFrame對象`df_scaled`中。不修改原始`df`對象。2.（機(jī)器學(xué)習(xí)模型實(shí)現(xiàn)-25分）假設(shè)我們有一組數(shù)據(jù)`X`（特征矩陣，形狀為`(n_samples,n_features)`）和對應(yīng)的標(biāo)簽`y`（目標(biāo)向量，包含'A','B','C'三種類別）。請使用`scikit-learn`庫完成以下任務(wù)：a.導(dǎo)入必要的`scikit-learn`模塊，包括用于劃分?jǐn)?shù)據(jù)集的`train_test_split`，用于實(shí)現(xiàn)KNN分類器的`KNeighborsClassifier`，以及用于模型評估的`accuracy_score`。b.將數(shù)據(jù)集`X`和`y`劃分為70%的訓(xùn)練集和30%的測試集，使用隨機(jī)種子`random_state=42`。c.創(chuàng)建一個KNN分類器實(shí)例，設(shè)置`n_neighbors=5`。d.使用訓(xùn)練集數(shù)據(jù)`X_train`和`y_train`對KNN分類器進(jìn)行訓(xùn)練（調(diào)用`fit`方法）。e.使用訓(xùn)練好的KNN模型對測試集數(shù)據(jù)`X_test`進(jìn)行預(yù)測，并將預(yù)測結(jié)果存儲在`y_pred`變量中。f.計算模型在測試集上的準(zhǔn)確率（Accuracy），并將結(jié)果打印輸出。3.（模型調(diào)優(yōu)與評估-10分）在第2題的基礎(chǔ)上，請回答：a.簡述在Scikit-learn中，如何使用`GridSearchCV`來尋找KNN分類器最優(yōu)的`n_neighbors`參數(shù)？（不需要實(shí)際運(yùn)行代碼，只需描述過程）b.假設(shè)通過`GridSearchCV`找到的最佳`n_neighbors`值是7。請簡要說明，如果發(fā)現(xiàn)模型在訓(xùn)練集上表現(xiàn)很好，但在測試集上表現(xiàn)差（即存在過擬合），可以考慮采取哪些措施來改進(jìn)模型？（至少提出兩種方法）---試卷答案一、選擇題1.E2.C3.E4.C5.D6.D7.B8.D9.C10.E二、填空題1.open2.測試3.決策樹學(xué)習(xí)4.權(quán)重5.Series,DataFrame6.K7.聚類8.train_test_split9.無監(jiān)督10.分類三、判斷題1.√2.×3.×4.√5.√四、簡答題1.解析思路：首先定義過擬合和欠擬合的概念。過擬合是模型學(xué)習(xí)到了訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的噪聲和細(xì)節(jié)，導(dǎo)致泛化能力差；欠擬合是模型過于簡單，未能學(xué)習(xí)到數(shù)據(jù)中的基本模式。緩解過擬合的方法：正則化（L1/L2）、增加數(shù)據(jù)量（數(shù)據(jù)增強(qiáng)）、簡化模型（減少層數(shù)/節(jié)點(diǎn)）、早停法。緩解欠擬合的方法：增加模型復(fù)雜度（增加層數(shù)/節(jié)點(diǎn)）、特征工程、減少正則化強(qiáng)度、獲取更多/更好的特征。2.解析思路：定義特征工程為通過轉(zhuǎn)換、組合原始特征或提取新特征，以提升模型性能的過程。列舉技術(shù)：特征縮放（標(biāo)準(zhǔn)化、歸一化）、特征編碼（獨(dú)熱、標(biāo)簽）、特征創(chuàng)建（多項(xiàng)式、交互）、特征選擇（過濾法、包裹法、嵌入式）、特征降維（PCA）。3.解析思路：步驟應(yīng)包括：1.導(dǎo)入所需模塊（如`fromsklearn.linear_modelimportLinearRegression`）；2.準(zhǔn)備數(shù)據(jù)，通常需要將特征數(shù)據(jù)`X`和目標(biāo)數(shù)據(jù)`y`分開；3.創(chuàng)建LinearRegression模型實(shí)例；4.使用`model.fit(X_train,y_train)`在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上訓(xùn)練模型；5.使用`model.predict(X_test)`對測試數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測；6.使用評估指標(biāo)（如`fromsklearn.metricsimportmean_squared_error,r2_score`）計算模型在測試集上的性能指標(biāo)（如MSE、R2）并輸出。五、代碼實(shí)現(xiàn)題1.```pythonimportpandasaspd#a.讀取數(shù)據(jù)df=pd.read_csv('data.csv')#b.Gender編碼df['Gender']=df['Gender'].map({'Female':0,'Male':1})#c.Purchased編碼df['Purchased']=df['Purchased'].map({'Yes':True,'No':False})#d.計算Income均值并打印income_mean=df['Income'].mean()print(income_mean)#e.標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)值列并保存到新DataFramecols_to_scale=['Age','Income','Gender','Purchased']df_scaled=df.copy()forcolincols_to_scale:df_scaled[col]=(df_scaled[col]-df_scaled[col].mean())/df_scaled[col].std()#注意：這里假設(shè)所有列都需要標(biāo)準(zhǔn)化，如果Gender/Purchased不需要，應(yīng)調(diào)整列名列表#更精確的列選擇方式：numeric_cols=df.select_dtypes(include=['number']).columnsdf_scaled=df.copy()forcolinnumeric_cols:df_scaled[col]=(df_scaled[col]-df_scaled[col].mean())/df_scaled[col].std()#最終輸出df_scaled即可，題目未要求打印#df_scaled```解析思路：a)使用`pandas.read_csv`讀取文件。b)使用`map`函數(shù)將字符串映射為整數(shù)。c)同樣使用`map`函數(shù)將字符串映射為布爾值。d)使用`mean()`函數(shù)計算`Income`列的均值并打印。e)首先確定需要標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)值列（所有數(shù)值列），然后對每一列進(jìn)行`(值-均值)/標(biāo)準(zhǔn)差`的計算。使用`copy()`確保不修改原始`df`。2.```pythonfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifierfromsklearn.metricsimportaccuracy_score#假設(shè)X和y已經(jīng)定義好#X=...#特征矩陣#y=...#目標(biāo)向量#a.導(dǎo)入模塊#(已導(dǎo)入)#b.劃分?jǐn)?shù)據(jù)集X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.3,random_state=42)#c.創(chuàng)建KNN分類器實(shí)例knn=KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)#d.使用訓(xùn)練數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型knn.fit(X_train,y_train)#e.使用模型預(yù)測測試集y_pred=knn.predict(X_test)#f.計算并打印準(zhǔn)確率accuracy=accuracy_score(y_test,y_pred)print(accuracy)```解析思路：a)導(dǎo)入所需函數(shù)類。b)使用`train_test_split