2026年機器學習實戰(zhàn)項目設計與案例試題集一、案例分析題（每題20分，共2題）1.題目：電商用戶流失預測——基于機器學習的用戶行為分析項目背景：某電商平臺A（中國華東地區(qū)）2025年數(shù)據(jù)顯示，月度用戶流失率達15%。公司希望利用機器學習技術(shù)構(gòu)建用戶流失預測模型，通過分析用戶行為數(shù)據(jù)提前識別潛在流失用戶，并制定針對性挽留策略。問題：（1）請設計一個完整的用戶流失預測項目方案，包括數(shù)據(jù)采集、特征工程、模型選擇、評估指標及業(yè)務落地建議。（2）若某次模型測試顯示，對于高價值用戶（年消費＞10,000元）的流失預測準確率較低，如何優(yōu)化模型？答案與解析：（1）項目方案設計-數(shù)據(jù)采集：需采集用戶屬性（年齡、性別、地域、注冊時長）、行為數(shù)據(jù)（瀏覽商品數(shù)、購買頻率、客單價、活躍時間）、交易數(shù)據(jù)（客單價、退貨率）、社交數(shù)據(jù)（關注/粉絲數(shù)）等。-特征工程：-核心特征：近期活躍度（過去30天登錄次數(shù)）、消費下降幅度（對比歷史消費）、商品品類偏好（如購買家電類用戶更易流失）。-差分特征：如“近7天與30天購買頻率差值”。-模型選擇：-基礎模型：邏輯回歸（可解釋性強，用于規(guī)則驗證）、XGBoost（處理高維數(shù)據(jù)）。-進階模型：LSTM（捕捉時序依賴）或圖神經(jīng)網(wǎng)絡（建模社交關系）。-評估指標：-主要指標：AUC（平衡各類用戶）、KS值（區(qū)分能力）、召回率（高價值用戶）。-次要指標：F1-score、Precision@5（推薦精準度）。-業(yè)務落地：-對預測高風險用戶推送定制優(yōu)惠券；-針對高價值用戶開展專屬客服關懷。（2）優(yōu)化策略-數(shù)據(jù)層面：補充用戶反饋數(shù)據(jù)（如客服投訴記錄）；-模型層面：采用樣本重采樣（SMOTE算法平衡高價值用戶樣本）；-模型融合：將流失預測與用戶分群結(jié)合，如“高消費低活躍”群體需差異化策略。2.題目：智慧農(nóng)業(yè)——基于機器學習的作物病蟲害監(jiān)測系統(tǒng)（中國華北地區(qū)）背景：某農(nóng)場采用無人機采集作物圖像，需通過機器學習模型實時監(jiān)測蚜蟲、紅蜘蛛等病蟲害，并自動生成防治建議。問題：（1）設計一個從數(shù)據(jù)預處理到模型部署的完整方案，需考慮光照、遮擋等干擾因素。（2）若模型對葉面紋理特征的提取效果不佳，應如何改進？答案與解析：（1）完整方案設計-數(shù)據(jù)預處理：-噪聲去除：使用高斯濾波處理光照干擾；-數(shù)據(jù)增強：旋轉(zhuǎn)、翻轉(zhuǎn)模擬遮擋場景，添加噪聲模擬低光照。-模型選擇：-基礎模型：ResNet50（遷移學習高效性）；-進階模型：YOLOv5（實時性要求下的小目標檢測）。-部署方案：-邊緣計算：將模型部署至農(nóng)場邊緣服務器，減少數(shù)據(jù)傳輸延遲；-云端反饋：定期上傳模型更新至云端，持續(xù)優(yōu)化。（2）特征提取改進-引入注意力機制（如SE-Net）增強紋理敏感度；-混合模型：將卷積特征與Transformer結(jié)合（如ViT-ResNet混合架構(gòu)）；-預訓練微調(diào)：使用更多標注數(shù)據(jù)微調(diào)預訓練模型。二、編程實現(xiàn)題（每題15分，共2題）1.題目：金融風控——異常交易檢測代碼實現(xiàn)（Python）任務：給定某銀行信用卡交易數(shù)據(jù)（包含交易金額、時間戳、商戶類型等），需實現(xiàn)基于IsolationForest的異常檢測代碼，并計算LSTM模型（捕捉時序異常）的對比結(jié)果。要求：-完成IsolationForest模型實現(xiàn)；-設計LSTM模型結(jié)構(gòu)并訓練；-對比兩種模型的檢測效果（F1-score）。答案與解析：-IsolationForest實現(xiàn)（偽代碼）：pythonfromsklearn.ensembleimportIsolationForestmodel=IsolationForest(contamination=0.05)model.fit(data)#data需標準化anomalies=model.predict(data)-LSTM實現(xiàn)（偽代碼）：pythonmodel=Sequential([LSTM(64,input_shape=(timesteps,features)),Dense(1,activation='sigmoid')])pile(optimizer='adam',loss='binary_crossentropy')-對比結(jié)果：LSTM對時序性異常檢測效果更優(yōu)（如連續(xù)小額交易異常）。2.題目：醫(yī)療影像分析——乳腺癌病理圖像分類代碼實現(xiàn)（Python）任務：給定乳腺癌病理圖像數(shù)據(jù)集（含良性/惡性樣本），需實現(xiàn)基于ResNet50的遷移學習模型，并計算數(shù)據(jù)增強后的模型提升率。要求：-使用預訓練ResNet50；-實現(xiàn)數(shù)據(jù)增強（隨機翻轉(zhuǎn)、裁剪）；-計算增強前后模型的準確率差異。答案與解析：-模型實現(xiàn)（偽代碼）：pythonbase_model=ResNet50(weights='imagenet',include_top=False)model=Sequential([base_model,GlobalAveragePooling2D(),Dense(2,activation='softmax')])pile(optimizer='adam',loss='categorical_crossentropy')-數(shù)據(jù)增強效果：增強后準確率提升約5%（如從88%→93%）。三、方案設計題（每題25分，共2題）1.題目：交通流量預測——基于機器學習的城市擁堵預警系統(tǒng)（北京某區(qū)域）背景：某城市交通局需通過實時攝像頭數(shù)據(jù)預測未來60分鐘交通流量，以提前發(fā)布擁堵預警。問題：（1）設計一個從數(shù)據(jù)采集到預警發(fā)布的完整方案。（2）若模型在高峰時段（如早8點）預測誤差較大，如何優(yōu)化？答案與解析：（1）完整方案設計-數(shù)據(jù)采集：攝像頭流量數(shù)據(jù)、歷史擁堵記錄、天氣數(shù)據(jù)；-特征工程：時間特征（工作日/節(jié)假日）、擁堵熱力圖特征；-模型選擇：-基礎模型：ARIMA（時序性）；-進階模型：DeepFM（處理稀疏數(shù)據(jù)）。-預警發(fā)布：-通過APP推送擁堵概率（如＞70%則發(fā)布紅色預警）。（2）優(yōu)化策略-引入多模態(tài)數(shù)據(jù)（如地鐵客流量）；-模型分層：對高峰時段單獨建模（如LSTM+注意力機制）。2.題目：新能源發(fā)電預測——基于機器學習的光伏發(fā)電量預測（新疆某電站）背景：新疆某光伏電站需根據(jù)天氣預報預測未來24小時發(fā)電量，以優(yōu)化電網(wǎng)調(diào)度。問題：（1）設計一個包含氣象數(shù)據(jù)與歷史發(fā)電數(shù)據(jù)的預測方案。（2）若模型對陰天預測效果差，如何改進？答案與解析：（1）完整方案設計-數(shù)據(jù)采集：歷史發(fā)電量、日照強度、溫度、濕度；-特征工程：正午日照強度與發(fā)電量的非線性關系；-模型選擇：-基礎模型：線性回歸（校準基礎值）