2026年機器學習模型構建與優(yōu)化實踐試題一、單選題（共10題，每題2分，合計20分）背景：某電商平臺需通過機器學習模型預測用戶購買行為，數(shù)據(jù)集包含用戶年齡、性別、瀏覽時長、購買歷史等特征，地域分布以華東、華南、華北為主，行業(yè)特點為零售電商。1.在處理電商用戶數(shù)據(jù)時，若發(fā)現(xiàn)年齡特征存在極端異常值，且不影響業(yè)務邏輯，最適合的預處理方法是？A.刪除異常值B.標準化（Z-score）C.分箱（離散化）D.用中位數(shù)替換2.對于電商用戶購買行為預測任務，以下哪種模型最適合處理稀疏高維數(shù)據(jù)？A.決策樹B.邏輯回歸C.線性模型D.神經(jīng)網(wǎng)絡3.在交叉驗證過程中，若某折的模型表現(xiàn)遠差于其他折，可能的原因是？A.數(shù)據(jù)量不足B.樣本不獨立C.模型過擬合D.隨機種子設置不當4.電商用戶行為數(shù)據(jù)時間序列預測中，若需捕捉長期趨勢，以下哪種方法最合適？A.ARIMAB.LSTMC.樸素預測D.線性回歸5.在處理電商用戶性別特征時，若樣本不均衡（如男性遠多于女性），以下哪種方法能有效緩解偏差？A.過采樣B.特征縮放C.數(shù)據(jù)清洗D.特征編碼6.對于電商用戶評分預測任務，若評分分布嚴重傾斜（如大部分為5分），以下哪種模型需優(yōu)先考慮？A.邏輯回歸B.乘法邏輯回歸（MLR）C.線性回歸D.Poisson回歸7.在模型調(diào)參過程中，若發(fā)現(xiàn)學習率過大導致訓練不穩(wěn)定，應優(yōu)先調(diào)整？A.批量大小B.正則化系數(shù)C.學習率衰減策略D.損失函數(shù)8.電商用戶推薦系統(tǒng)中，若需平衡推薦精準度與多樣性，以下哪種方法最有效？A.矩陣分解B.熱門推薦C.重排序算法（如LambdaMART）D.個性化協(xié)同過濾9.在處理電商用戶行為數(shù)據(jù)時，若需捕捉用戶短期興趣，以下哪種特征工程方法最合適？A.時間差分特征B.累計統(tǒng)計特征C.交互特征D.嵌入特征10.對于電商用戶流失預測任務，若需解釋模型決策，以下哪種方法最合適？A.決策樹B.隨機森林C.LIMED.神經(jīng)網(wǎng)絡二、多選題（共5題，每題3分，合計15分）背景：某金融機構需構建機器學習模型評估信貸風險，數(shù)據(jù)集包含用戶收入、負債、信用歷史等特征，地域分布以一二線城市為主，行業(yè)特點為金融信貸。11.在處理金融機構信貸數(shù)據(jù)時，以下哪些方法能有效緩解數(shù)據(jù)稀疏性？A.特征選擇B.降維（PCA）C.數(shù)據(jù)增強D.嵌入特征12.對于金融機構信貸風險評估任務，以下哪些特征是關鍵？A.收入水平B.負債率C.信用歷史長度D.用戶年齡13.在模型評估階段，若需兼顧召回率與精確率，以下哪些指標需優(yōu)先關注？A.F1分數(shù)B.AUCC.AUPRCD.KS值14.對于金融機構信貸模型，以下哪些策略能提升業(yè)務可解釋性？A.SHAP值解釋B.LIME解釋C.特征重要性排序D.模型簡化15.在處理金融機構信貸數(shù)據(jù)時，以下哪些方法能有效處理樣本不均衡？A.欠采樣B.過采樣（SMOTE）C.平衡類權重D.多任務學習三、簡答題（共5題，每題5分，合計25分）背景：某醫(yī)療企業(yè)需通過機器學習模型預測患者術后并發(fā)癥風險，數(shù)據(jù)集包含患者年齡、手術時長、麻醉方式等特征，地域分布以三甲醫(yī)院為主，行業(yè)特點為醫(yī)療健康。16.簡述在醫(yī)療數(shù)據(jù)預處理中，如何處理缺失值？并列出至少兩種方法及其適用場景。17.簡述在醫(yī)療患者并發(fā)癥風險預測中，如何選擇合適的評價指標？為什么？18.簡述在醫(yī)療模型調(diào)參中，如何平衡模型復雜度與泛化能力？請舉例說明。19.簡述在醫(yī)療數(shù)據(jù)特征工程中，如何處理高維稀疏數(shù)據(jù)？請列舉至少三種方法。20.簡述在醫(yī)療模型部署中，如何監(jiān)控模型性能？請列舉至少兩種監(jiān)控指標。四、計算題（共3題，每題10分，合計30分）背景：某物流公司需通過機器學習模型預測包裹運輸時效，數(shù)據(jù)集包含距離、天氣、運輸方式等特征，地域分布以全國范圍為主，行業(yè)特點為物流運輸。21.假設某物流時效預測模型的損失函數(shù)為絕對誤差（MAE），訓練集樣本為1000條，預測結果與真實值的差值之和為200，求該模型的MAE。22.假設某物流時效預測模型的優(yōu)化目標是最大化AUC，現(xiàn)有兩個模型A和B，模型A在驗證集上的AUC為0.85，模型B在驗證集上的AUC為0.88，若需選擇一個模型，請說明選擇依據(jù)，并簡述如何進一步優(yōu)化AUC。23.假設某物流時效預測模型使用隨機森林，當前樹的最大深度為10，若發(fā)現(xiàn)模型過擬合，請?zhí)岢鲋辽偃N調(diào)整策略，并說明原理。五、論述題（共2題，每題10分，合計20分）背景：某制造業(yè)企業(yè)需通過機器學習模型預測設備故障，數(shù)據(jù)集包含設備運行參數(shù)、溫度、振動等特征，地域分布以工廠車間為主，行業(yè)特點為工業(yè)制造。24.請結合工業(yè)制造行業(yè)特點，論述如何設計特征工程以提升設備故障預測模型的性能。25.請結合實際案例，論述在模型部署過程中如何處理模型漂移問題，并說明常見的解決方案。答案與解析一、單選題答案與解析1.C解析：分箱（離散化）能將連續(xù)特征轉換為分類特征，減少異常值的影響，同時保留特征的整體分布規(guī)律。刪除異常值可能丟失信息，標準化和用中位數(shù)替換無法解決異常值帶來的分布偏移問題。2.C解析：線性模型對稀疏高維數(shù)據(jù)表現(xiàn)較好，能自動處理零值特征。決策樹和神經(jīng)網(wǎng)絡可能因維度災難而失效，邏輯回歸適合低維稀疏數(shù)據(jù)但難以處理非線性關系。3.B解析：樣本不獨立（如時間序列關聯(lián)性）會導致交叉驗證結果波動大。數(shù)據(jù)量不足、過擬合或隨機種子問題通常表現(xiàn)為所有折表現(xiàn)均偏弱。4.B解析：LSTM能捕捉長期依賴關系，適合處理電商用戶行為這類時間序列數(shù)據(jù)。ARIMA假設線性關系，樸素預測忽略趨勢，線性回歸無法處理時間依賴。5.A解析：過采樣能增加少數(shù)類樣本，緩解不均衡問題。特征縮放、數(shù)據(jù)清洗和特征編碼無法直接解決樣本比例問題。6.D解析：評分預測屬于計數(shù)數(shù)據(jù)，Poisson回歸適合處理此類數(shù)據(jù)。邏輯回歸和MLR假設連續(xù)輸出，線性回歸對異常值敏感。7.C解析：學習率過大導致訓練不穩(wěn)定時，優(yōu)先調(diào)整學習率衰減策略（如余弦退火）可逐步收斂。批量大小、正則化系數(shù)和損失函數(shù)調(diào)整需結合其他問題。8.C解析：重排序算法能平衡推薦精準度與多樣性。矩陣分解和熱門推薦側重單一目標，個性化協(xié)同過濾忽略多樣性。9.A解析：時間差分特征能捕捉用戶短期興趣變化，適合電商推薦場景。累計統(tǒng)計特征、交互特征和嵌入特征更側重長期或全局關系。10.A解析：決策樹能可視化決策路徑，便于解釋。隨機森林和LIME雖可解釋但較復雜，神經(jīng)網(wǎng)絡解釋性最差。二、多選題答案與解析11.A、B、C解析：特征選擇和降維能減少稀疏數(shù)據(jù)維度，數(shù)據(jù)增強能補充樣本。嵌入特征需結合模型使用，不能直接緩解稀疏性。12.A、B、C解析：收入、負債和信用歷史是信貸風險的核心特征。年齡對風險評估作用有限。13.A、C解析：F1分數(shù)和AUPRC能有效平衡召回率與精確率。AUC和KS值更側重整體性能。14.A、B、C解析：SHAP、LIME和特征重要性排序能解釋模型決策。模型簡化可能丟失信息。15.A、B、C解析：欠采樣、過采樣（SMOTE）和平衡類權重能有效緩解不均衡。多任務學習適用于多目標場景。三、簡答題答案與解析16.答案：-插值法：如均值插值、中位數(shù)插值，適用于缺失值較少且分布規(guī)律的情況。-模型預測：使用其他特征訓練回歸模型預測缺失值，適用于缺失值較多且特征相關的情況。適用場景：醫(yī)療數(shù)據(jù)中，患者年齡、手術時長等連續(xù)特征缺失可優(yōu)先考慮插值法。17.答案：-評價指標：醫(yī)療并發(fā)癥預測需優(yōu)先關注召回率（避免漏診）和精確率（避免誤診）。原因：漏診可能導致嚴重后果，誤診可能增加不必要的治療負擔。F1分數(shù)可作為綜合指標。18.答案：-平衡策略：使用正則化（如L1/L2）限制模型復雜度，同時增加交叉驗證頻率。舉例：電商用戶購買行為預測中，過度擬合表現(xiàn)為對訓練集過擬合但對新用戶表現(xiàn)差。19.答案：-主成分分析（PCA）：降維同時保留大部分信息。-特征選擇：如Lasso回歸自動篩選特征。-嵌入特征：如Word2Vec處理文本數(shù)據(jù)稀疏性。20.答案：-監(jiān)控指標：AUC和KS值變化，預測誤差統(tǒng)計。-監(jiān)控方法：定期抽樣驗證，設置告警閾值。四、計算題答案與解析21.答案：MAE=200/1000=0.2解析：MAE為絕對誤差之和除以樣本數(shù)。22.答案：選擇模型B，因AUC更高。進一步優(yōu)化可嘗試集成學習（如Stacking）或特征工程。解析：AUC反映模型區(qū)分能力，0.88優(yōu)于0.85。23.答案：-調(diào)整策略：降低樹深度、增加最小樣本分裂數(shù)、設置葉節(jié)點最小樣本數(shù)。原理：減少模型復雜度可降低過擬合。五、論述題答案與解析24.答案：-特征工程設計：