2026年人工智能考試特征工程方法與實(shí)踐練習(xí)與考點(diǎn)分析含答案一、單選題（共10題，每題2分）1.在特征工程中，下列哪項(xiàng)技術(shù)屬于特征編碼方法？（）A.標(biāo)準(zhǔn)化（Standardization）B.主成分分析（PCA）C.獨(dú)熱編碼（One-HotEncoding）D.增量式學(xué)習(xí)（IncrementalLearning）2.對(duì)于分類(lèi)問(wèn)題，若某個(gè)特征的取值分布極度偏斜，以下哪種方法最適用于提高模型的預(yù)測(cè)性能？（）A.對(duì)數(shù)變換（LogTransformation）B.平方根變換（SquareRootTransformation）C.均值歸一化（MeanNormalization）D.最大最小歸一化（Min-MaxScaling）3.在處理缺失值時(shí)，以下哪種方法屬于基于模型的方法？（）A.插值法（Interpolation）B.均值填充（MeanImputation）C.K近鄰填充（KNNImputation）D.回歸填充（RegressionImputation）4.特征選擇的目標(biāo)是？（）A.增加特征維度B.減少特征維度C.提高模型訓(xùn)練速度D.以上都是5.以下哪種方法不屬于特征選擇算法？（）A.Lasso回歸（LassoRegression）B.決策樹(shù)（DecisionTree）C.遞歸特征消除（RFE）D.K-Means聚類(lèi)（K-MeansClustering）6.在特征交互中，以下哪種方法可以捕捉特征之間的非線性關(guān)系？（）A.多項(xiàng)式特征（PolynomialFeatures）B.乘法特征（InteractionTerms）C.對(duì)數(shù)變換（LogTransformation）D.均值歸一化（MeanNormalization）7.對(duì)于高維稀疏數(shù)據(jù)，以下哪種特征提取方法最適用？（）A.主成分分析（PCA）B.線性判別分析（LDA）C.特征嵌入（FeatureEmbedding）D.白化變換（WhiteningTransformation）8.在特征工程中，以下哪種方法屬于降維技術(shù)？（）A.特征編碼（FeatureEncoding）B.特征交互（FeatureInteraction）C.降維（DimensionalityReduction）D.特征選擇（FeatureSelection）9.對(duì)于文本數(shù)據(jù)，以下哪種方法不屬于特征提取技術(shù)？（）A.詞袋模型（Bag-of-Words）B.TF-IDFC.Word2VecD.決策樹(shù)（DecisionTree）10.在特征工程中，以下哪種方法可以處理類(lèi)別不平衡問(wèn)題？（）A.重采樣（Resampling）B.特征編碼（FeatureEncoding）C.標(biāo)準(zhǔn)化（Standardization）D.特征交互（FeatureInteraction）二、多選題（共5題，每題3分）1.以下哪些屬于特征工程的基本步驟？（）A.數(shù)據(jù)清洗（DataCleaning）B.特征提?。‵eatureExtraction）C.特征選擇（FeatureSelection）D.模型訓(xùn)練（ModelTraining）E.特征編碼（FeatureEncoding）2.對(duì)于數(shù)值型特征，以下哪些方法可以用于處理異常值？（）A.IQR方法（InterquartileRange）B.Z-score方法（Z-scoreMethod）C.均值替換（MeanReplacement）D.刪除異常值（OutlierRemoval）E.標(biāo)準(zhǔn)化（Standardization）3.以下哪些方法屬于特征選擇算法？（）A.Lasso回歸（LassoRegression）B.決策樹(shù)（DecisionTree）C.遞歸特征消除（RFE）D.互信息（MutualInformation）E.K-Means聚類(lèi)（K-MeansClustering）4.在特征交互中，以下哪些方法可以捕捉特征之間的關(guān)系？（）A.多項(xiàng)式特征（PolynomialFeatures）B.乘法特征（InteractionTerms）C.樹(shù)模型（Tree-basedModels）D.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（NeuralNetworks）E.特征組合（FeatureCombination）5.對(duì)于文本數(shù)據(jù)，以下哪些方法屬于特征提取技術(shù)？（）A.詞袋模型（Bag-of-Words）B.TF-IDFC.Word2VecD.N-gramE.決策樹(shù)（DecisionTree）三、判斷題（共5題，每題2分）1.特征工程是機(jī)器學(xué)習(xí)中的核心步驟，其重要性不亞于模型選擇。（）2.對(duì)于類(lèi)別不平衡問(wèn)題，可以通過(guò)增加類(lèi)別樣本的權(quán)重來(lái)解決。（）3.特征編碼和特征提取是同一個(gè)概念。（）4.降維技術(shù)可以完全保留原始數(shù)據(jù)的所有信息。（）5.特征選擇只能用于線性模型。（）四、簡(jiǎn)答題（共3題，每題5分）1.簡(jiǎn)述特征工程在機(jī)器學(xué)習(xí)中的重要性。2.解釋特征交互的概念及其在模型中的作用。3.比較缺失值處理的幾種常見(jiàn)方法及其優(yōu)缺點(diǎn)。五、操作題（共2題，每題10分）1.假設(shè)你有一份包含以下特征的數(shù)據(jù)集：年齡（數(shù)值型）、性別（類(lèi)別型）、收入（數(shù)值型）、購(gòu)房（二元類(lèi)別型）。請(qǐng)?jiān)O(shè)計(jì)一個(gè)特征工程方案，包括特征清洗、特征提取、特征選擇和特征交互等步驟。2.假設(shè)你正在處理一份中文文本數(shù)據(jù)集，請(qǐng)?jiān)O(shè)計(jì)一個(gè)特征提取方案，包括至少三種不同的方法，并解釋每種方法的原理及其適用場(chǎng)景。答案與解析一、單選題1.C.獨(dú)熱編碼（One-HotEncoding）解析：獨(dú)熱編碼是一種將類(lèi)別型特征轉(zhuǎn)換為數(shù)值型特征的方法，屬于特征編碼技術(shù)。其他選項(xiàng)均為數(shù)據(jù)預(yù)處理或降維方法。2.A.對(duì)數(shù)變換（LogTransformation）解析：對(duì)數(shù)變換可以減少數(shù)據(jù)的偏斜性，適用于處理取值分布極度偏斜的數(shù)值型特征。其他選項(xiàng)要么不適用于偏斜數(shù)據(jù)，要么是歸一化方法。3.C.K近鄰填充（KNNImputation）解析：K近鄰填充是一種基于模型的缺失值處理方法，通過(guò)查找數(shù)據(jù)中最相似的樣本來(lái)填充缺失值。其他選項(xiàng)要么是簡(jiǎn)單填充，要么是插值方法。4.B.減少特征維度解析：特征選擇的目標(biāo)是減少特征維度，去除冗余或不相關(guān)的特征，提高模型性能。其他選項(xiàng)是特征工程的其他步驟或目標(biāo)。5.D.K-Means聚類(lèi)（K-MeansClustering）解析：K-Means聚類(lèi)是一種聚類(lèi)算法，不屬于特征選擇算法。其他選項(xiàng)均為特征選擇或特征提取方法。6.B.乘法特征（InteractionTerms）解析：乘法特征可以捕捉特征之間的非線性關(guān)系，例如通過(guò)創(chuàng)建特征A和特征B的乘積。其他選項(xiàng)要么是線性變換，要么是特征提取方法。7.C.特征嵌入（FeatureEmbedding）解析：特征嵌入適用于高維稀疏數(shù)據(jù)，可以將高維特征映射到低維空間。其他選項(xiàng)要么是降維方法，要么是線性方法。8.C.降維（DimensionalityReduction）解析：降維技術(shù)可以減少特征維度，保留主要信息。其他選項(xiàng)屬于特征工程的其他步驟。9.D.決策樹(shù)（DecisionTree）解析：決策樹(shù)是一種模型，不屬于特征提取技術(shù)。其他選項(xiàng)均為文本特征提取方法。10.A.重采樣（Resampling）解析：重采樣可以處理類(lèi)別不平衡問(wèn)題，通過(guò)增加少數(shù)類(lèi)樣本或減少多數(shù)類(lèi)樣本來(lái)平衡數(shù)據(jù)。其他選項(xiàng)要么是特征工程步驟，要么不適用于不平衡問(wèn)題。二、多選題1.A.數(shù)據(jù)清洗（DataCleaning）B.特征提?。‵eatureExtraction）C.特征選擇（FeatureSelection）E.特征編碼（FeatureEncoding）解析：特征工程的基本步驟包括數(shù)據(jù)清洗、特征提取、特征選擇和特征編碼。模型訓(xùn)練屬于模型構(gòu)建階段。2.A.IQR方法（InterquartileRange）B.Z-score方法（Z-scoreMethod）D.刪除異常值（OutlierRemoval）解析：IQR和Z-score方法可以識(shí)別和處理異常值，刪除異常值也是一種常見(jiàn)方法。均值替換和標(biāo)準(zhǔn)化不直接處理異常值。3.A.Lasso回歸（LassoRegression）C.遞歸特征消除（RFE）D.互信息（MutualInformation）解析：Lasso回歸、RFE和互信息都是特征選擇算法。K-Means聚類(lèi)是聚類(lèi)算法，不屬于特征選擇。4.A.多項(xiàng)式特征（PolynomialFeatures）B.乘法特征（InteractionTerms）C.樹(shù)模型（Tree-basedModels）D.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（NeuralNetworks）E.特征組合（FeatureCombination）解析：以上方法都可以捕捉特征之間的關(guān)系，包括線性、非線性、組合和模型方法。5.A.詞袋模型（Bag-of-Words）B.TF-IDFC.Word2VecD.N-gram解析：以上方法都是文本特征提取技術(shù)。決策樹(shù)是模型，不屬于特征提取。三、判斷題1.正確解析：特征工程是機(jī)器學(xué)習(xí)中的核心步驟，直接影響模型性能，其重要性不亞于模型選擇。2.正確解析：增加類(lèi)別樣本的權(quán)重可以解決類(lèi)別不平衡問(wèn)題，使模型更關(guān)注少數(shù)類(lèi)樣本。3.錯(cuò)誤解析：特征編碼是將類(lèi)別型特征轉(zhuǎn)換為數(shù)值型特征，特征提取是從原始數(shù)據(jù)中提取新特征，兩者概念不同。4.錯(cuò)誤解析：降維技術(shù)會(huì)丟失部分信息，但可以保留主要信息，提高模型效率。5.錯(cuò)誤解析：特征選擇不僅適用于線性模型，也適用于非線性模型，如樹(shù)模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。四、簡(jiǎn)答題1.特征工程在機(jī)器學(xué)習(xí)中的重要性特征工程是機(jī)器學(xué)習(xí)中的核心步驟，其重要性體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：-提高模型性能：通過(guò)清洗、提取、選擇和轉(zhuǎn)換特征，可以顯著提高模型的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性和泛化能力。-減少數(shù)據(jù)噪聲：去除冗余或不相關(guān)的特征，減少數(shù)據(jù)噪聲，避免模型過(guò)擬合。-處理數(shù)據(jù)不平衡：通過(guò)重采樣或特征權(quán)重調(diào)整，解決類(lèi)別不平衡問(wèn)題。-適應(yīng)不同數(shù)據(jù)類(lèi)型：將不同類(lèi)型的數(shù)據(jù)（數(shù)值型、類(lèi)別型、文本型）轉(zhuǎn)換為模型可處理的格式。-降低模型復(fù)雜度：通過(guò)降維和特征選擇，減少特征維度，簡(jiǎn)化模型，提高訓(xùn)練效率。2.特征交互的概念及其在模型中的作用特征交互是指多個(gè)特征之間的相互作用，例如特征A和特征B的組合可能對(duì)模型預(yù)測(cè)有重要影響。特征交互在模型中的作用包括：-捕捉復(fù)雜關(guān)系：許多現(xiàn)實(shí)問(wèn)題中，特征之間存在非線性或交互關(guān)系，特征交互可以捕捉這些關(guān)系。-提高模型精度：通過(guò)引入交互特征，模型可以更準(zhǔn)確地捕捉數(shù)據(jù)中的復(fù)雜模式。-增強(qiáng)模型解釋性：交互特征可以幫助理解特征之間的相互作用，提高模型的可解釋性。常見(jiàn)的特征交互方法包括多項(xiàng)式特征、乘法特征、樹(shù)模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。3.缺失值處理的幾種常見(jiàn)方法及其優(yōu)缺點(diǎn)-均值/中位數(shù)/眾數(shù)填充：簡(jiǎn)單易行，但會(huì)引入偏差，尤其當(dāng)數(shù)據(jù)分布偏斜時(shí)。-插值法：適用于時(shí)間序列數(shù)據(jù)，但計(jì)算復(fù)雜。-K近鄰填充（KNNImputation）：基于模型的方法，可以保留數(shù)據(jù)分布，但計(jì)算量較大。-回歸填充：通過(guò)回歸模型預(yù)測(cè)缺失值，但模型誤差可能傳遞到缺失值中。-多重插補(bǔ)（MultipleImputation）：生成多個(gè)缺失值估計(jì)，更穩(wěn)健，但計(jì)算復(fù)雜。五、操作題1.特征工程方案設(shè)計(jì)-數(shù)據(jù)清洗：-處理缺失值：年齡和收入使用KNN填充，性別使用眾數(shù)填充。-處理異常值：收入使用IQR方法處理異常值。-特征提?。?年齡：創(chuàng)建年齡分段（青年、中年、老年）。-收入：對(duì)數(shù)變換減少偏斜。-特征選擇：-使用Lasso回歸選擇重要