2026年P(guān)ython機器學(xué)習(xí)Scikitlearn面試題及答案一、選擇題（每題2分，共10題）1.在Scikitlearn中，用于實現(xiàn)線性回歸模型的類是？A.RandomForestRegressorB.LogisticRegressionC.LinearRegressionD.KNeighborsClassifier答案：C解析：`LinearRegression`是Scikitlearn中用于線性回歸的類，其余選項分別用于隨機森林回歸、邏輯回歸分類和K近鄰分類。2.下列哪個Scikitlearn模塊提供了數(shù)據(jù)預(yù)處理工具？A.`sklearn.decomposition`B.`sklearn.preprocessing`C.`sklearn.model_selection`D.`sklearn.cluster`答案：B解析：`sklearn.preprocessing`包含標(biāo)準(zhǔn)化、歸一化、編碼等數(shù)據(jù)預(yù)處理工具，其余選項分別用于降維、模型選擇和聚類。3.在Scikitlearn中，用于評估模型泛化能力的交叉驗證方法是？A.`train_test_split`B.`cross_val_score`C.`GridSearchCV`D.`kneighbors`答案：B解析：`cross_val_score`實現(xiàn)交叉驗證，評估模型泛化能力；`train_test_split`用于數(shù)據(jù)分割，`GridSearchCV`用于超參數(shù)調(diào)優(yōu)，`kneighbors`是K近鄰算法。4.下列哪個Scikitlearn類用于實現(xiàn)K-Means聚類算法？A.`sklearn.cluster.DBSCAN`B.`sklearn.cluster.KMeans`C.`sklearn.cluster.SpectralClustering`D.`sklearn.cluster.AgglomerativeClustering`答案：B解析：`KMeans`是K-Means聚類算法的實現(xiàn)，其余選項分別用于DBSCAN、譜聚類和層次聚類。5.在Scikitlearn中，用于處理文本數(shù)據(jù)的類是？A.`sklearn.feature_extraction.text.TfidfVectorizer`B.`sklearn.preprocessing.StandardScaler`C.`sklearn.decomposition.PCA`D.`sklearn.cluster.KMeans`答案：A解析：`TfidfVectorizer`用于文本特征提取，`StandardScaler`用于數(shù)值特征標(biāo)準(zhǔn)化，`PCA`用于降維，`KMeans`用于聚類。二、填空題（每空1分，共5題）6.Scikitlearn中，用于劃分訓(xùn)練集和測試集的函數(shù)是_______。答案：train_test_split解析：`train_test_split`是Scikitlearn中常用的數(shù)據(jù)分割函數(shù)。7.在邏輯回歸模型中，`penalty`參數(shù)用于控制正則化方法，`l1`和`l2`分別對應(yīng)_______和_______正則化。答案：L1（Lasso）、L2（Ridge）解析：`l1`對應(yīng)Lasso正則化（L1），`l2`對應(yīng)Ridge正則化（L2）。8.用于評估分類模型性能的指標(biāo)之一是_______，它表示模型正確分類的樣本比例。答案：準(zhǔn)確率（Accuracy）解析：準(zhǔn)確率是分類模型最常用的評估指標(biāo)之一。9.Scikitlearn中，用于實現(xiàn)決策樹分類器的類是_______。答案：DecisionTreeClassifier解析：`DecisionTreeClassifier`是Scikitlearn中決策樹分類器的實現(xiàn)。10.在特征工程中，用于將類別特征轉(zhuǎn)換為數(shù)值特征的常用方法是_______編碼。答案：獨熱（One-Hot）解析：獨熱編碼（One-HotEncoding）是處理類別特征的常用方法。三、簡答題（每題5分，共4題）11.簡述Scikitlearn中交叉驗證的原理及其優(yōu)勢。答案：交叉驗證（Cross-Validation）是一種評估模型泛化能力的方法，通過將數(shù)據(jù)集分成多個子集，輪流用其中一個子集作為測試集，其余作為訓(xùn)練集，計算模型在所有測試集上的性能平均值。優(yōu)勢：-避免過擬合：減少單一分割對模型性能的影響。-充分利用數(shù)據(jù)：每個樣本都會被用于訓(xùn)練和測試。-更可靠的評估：性能評估更穩(wěn)定。12.解釋Scikitlearn中`GridSearchCV`的作用及其工作原理。答案：`GridSearchCV`用于超參數(shù)調(diào)優(yōu)，通過遍歷所有給定的參數(shù)組合，找到最佳參數(shù)組合。工作原理：-定義參數(shù)網(wǎng)格（參數(shù)范圍）。-使用交叉驗證評估每個組合的性能。-選擇最優(yōu)參數(shù)組合。13.在Scikitlearn中，如何處理缺失值？請列舉兩種方法。答案：處理缺失值的方法：1.刪除缺失值：使用`dropna()`刪除包含缺失值的行或列。2.填充缺失值：使用`SimpleImputer`或`KNNImputer`填充缺失值。注意：填充方法需結(jié)合業(yè)務(wù)場景選擇。14.解釋Scikitlearn中`Pipeline`的作用及其優(yōu)點。答案：`Pipeline`用于鏈?zhǔn)綀?zhí)行多個數(shù)據(jù)處理或模型訓(xùn)練步驟，防止數(shù)據(jù)泄露。優(yōu)點：-防止數(shù)據(jù)泄露：確保每個步驟的數(shù)據(jù)獨立。-提高代碼可讀性：簡化流程。-集成預(yù)處理和模型訓(xùn)練。四、編程題（每題15分，共2題）15.題目：使用Scikitlearn實現(xiàn)一個線性回歸模型，預(yù)測房價。數(shù)據(jù)集如下：|房積（平方米）|房價（萬元）||-|--||50|300||60|350||70|400||80|450|要求：-使用`train_test_split`劃分?jǐn)?shù)據(jù)（測試集比例30%）。-訓(xùn)練模型并預(yù)測測試集結(jié)果。-計算R2分?jǐn)?shù)。答案：pythonfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionfromsklearn.metricsimportr2_score數(shù)據(jù)X=[[50],[60],[70],[80]]#房積y=[300,350,400,450]#房價劃分?jǐn)?shù)據(jù)X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.3,random_state=42)訓(xùn)練模型model=LinearRegression()model.fit(X_train,y_train)預(yù)測y_pred=model.predict(X_test)計算R2r2=r2_score(y_test,y_pred)print(f"R2分?jǐn)?shù):{r2:.2f}")16.題目：使用Scikitlearn實現(xiàn)一個K-Means聚類模型，對以下數(shù)據(jù)點進(jìn)行聚類：|X|Y|||||1|2||2|3||5|8||7|8||9|1||10|2|要求：-使用`KMeans`聚類（聚類數(shù)=2）。-打印聚類標(biāo)簽和聚類中心。-可視化聚類結(jié)果（使用`matplotlib`）。答案：pythonimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.clusterimportKMeans數(shù)據(jù)X=np.array([[1,2],[2,3],[5,8],[7,8],[9,1],[10,2]])聚類kmeans=KMeans(n_clusters=2,random_state=42)labels=kmeans.fit_predict(X)centers=kmeans.cluster_centers_打印結(jié)果print("聚類標(biāo)簽:",labels)print("聚類中心:",centers)可視化plt.scatter(X[:,0],X[:,1],c=