2025年中職第二學年（機器學習應用）簡單模型訓練專項試題及答案

（考試時間：90分鐘滿分100分）班級______姓名______第I卷（選擇題共30分）答題要求：本大題共10小題，每小題3分。在每小題給出的四個選項中，只有一項是符合題目要求的。1.以下哪種算法不屬于簡單線性回歸模型中的常用算法？A.最小二乘法B.梯度下降法C.隨機森林算法D.正規(guī)方程法2.在簡單模型訓練中，用于評估模型性能的指標不包括以下哪項？A.準確率B.召回率C.均方誤差D.支持向量機3.以下關于模型訓練中數(shù)據(jù)預處理的說法，錯誤的是？A.數(shù)據(jù)標準化是為了讓不同特征具有相同的尺度B.缺失值處理可以采用刪除、填充等方法C.數(shù)據(jù)歸一化就是將數(shù)據(jù)縮放到0到1之間D.對于異常值可以直接刪除或進行修正4.簡單決策樹模型的構(gòu)建主要依據(jù)的是？A.信息增益B.基尼系數(shù)C.兩者都是D.兩者都不是5.當訓練簡單神經(jīng)網(wǎng)絡模型時，以下哪種激活函數(shù)不是常用的？A.Sigmoid函數(shù)B.ReLU函數(shù)C.線性函數(shù)D.指數(shù)函數(shù)6.在簡單模型訓練中，超參數(shù)的調(diào)整對模型性能有重要影響，以下屬于超參數(shù)的是？A.學習率B.權(quán)重C.偏置D.輸出值7.對于簡單的聚類模型，以下哪種距離度量方法常用于計算樣本間的距離？A.歐氏距離B.曼哈頓距離C.余弦距離D.以上都是8.簡單模型訓練中，交叉驗證的主要目的是？A.提高模型的泛化能力B.加速模型訓練C.減少數(shù)據(jù)量D.優(yōu)化模型結(jié)構(gòu)9.以下哪種模型在處理非線性問題時表現(xiàn)較好？A.線性回歸模型B.決策樹模型C.樸素貝葉斯模型D.以上都不是10.在簡單模型訓練中，模型的訓練集和測試集劃分比例通常為？A.7:3B.8:2C.6:4D.以上都可以第II卷（非選擇題共70分）二、填空題（每空2分，共20分）1.簡單線性回歸模型的目標是找到一條直線，使得所有樣本點到該直線的________最小。2.在決策樹模型中，節(jié)點的劃分依據(jù)是________。3.神經(jīng)網(wǎng)絡模型中，神經(jīng)元之間通過________進行信息傳遞。4.簡單模型訓練中，數(shù)據(jù)的特征工程包括特征提取、特征選擇和________。5.對于分類問題，常用的評估指標除了準確率，還有________和F1值。6.聚類算法中，K-Means算法的主要步驟包括初始化聚類中心、計算距離、________和更新聚類中心。7.簡單模型訓練中，正則化的目的是防止模型出現(xiàn)________。8.在樸素貝葉斯模型中，假設特征之間是________。9.模型訓練過程中，當損失函數(shù)不再下降時，說明模型達到了________。10.簡單模型訓練中，數(shù)據(jù)增強是一種常用的方法，例如對圖像數(shù)據(jù)可以進行________、旋轉(zhuǎn)等操作。三、簡答題（每題10分，共20分）1.簡述簡單線性回歸模型的基本原理。2.說明決策樹模型的優(yōu)缺點。四、材料分析題（每題15分，共30分）材料：在對某數(shù)據(jù)集進行簡單模型訓練時，使用了線性回歸模型。訓練過程中發(fā)現(xiàn)損失函數(shù)下降緩慢，且在測試集上的預測效果不理想。1.請分析可能導致?lián)p失函數(shù)下降緩慢的原因有哪些？2.針對預測效果不理想的情況，你有哪些改進措施？五、綜合應用題（20分）給定一個簡單的數(shù)據(jù)集，包含多個特征和一個目標變量。要求使用合適的簡單模型進行訓練，并對模型性能進行評估。請詳細描述你的建模步驟、使用的模型、評估指標以及最終的評估結(jié)果。答案：1.C2.D3.C4.C5.D6.A7.D8.A9.B10.D二、1.誤差平方和2.信息增益或基尼系數(shù)3.權(quán)重4.特征縮放5.召回率6.分配樣本到最近聚類中心7.過擬合8.條件獨立9.收斂10.翻轉(zhuǎn)三、1.簡單線性回歸模型試圖找到一個線性函數(shù)，使得輸入特征與目標變量之間存在線性關系。通過最小化預測值與實際值之間的誤差平方和來確定模型的參數(shù)（權(quán)重和偏置），從而得到一條最佳擬合直線，用于對新數(shù)據(jù)進行預測。2.優(yōu)點：決策樹模型直觀易懂，可解釋性強；不需要對數(shù)據(jù)進行復雜的預處理；能夠處理數(shù)值型和類別型數(shù)據(jù)。缺點：容易出現(xiàn)過擬合現(xiàn)象；對于高維數(shù)據(jù)表現(xiàn)不佳；在處理連續(xù)特征時不如線性模型精確。四、1.可能原因：學習率設置不當，過大導致模型跳過最優(yōu)解，過小則收斂速度慢；數(shù)據(jù)未進行適當預處理，存在噪聲或異常值影響模型訓練；模型復雜度與數(shù)據(jù)不匹配，可能過于簡單無法擬合數(shù)據(jù)。2.改進措施：調(diào)整學習率，嘗試不同值找到最優(yōu)；對數(shù)據(jù)進行更細致預處理，如去除異常值、標準化等；考慮增加模型復雜度，如使用非線性模型或增加特征。五、建模步驟：首先對數(shù)據(jù)集進行清洗和預處理，包括缺失值處理、特征縮放等。然