建模面試題及答案

一、單項選擇題（每題2分，共10題）1.以下哪種模型常用于線性回歸建模？A.決策樹B.支持向量機C.最小二乘法答案：C2.在數據預處理中，對缺失值常用的處理方法是？A.直接刪除B.隨機填充C.均值填充答案：C3.哪種算法不屬于聚類算法？A.K-MeansB.DBSCANC.邏輯回歸答案：C4.評價分類模型常用的指標是？A.RMSEB.MAEC.準確率答案：C5.以下哪個是監督學習算法？A.PCAB.樸素貝葉斯C.層次聚類答案：B6.建模時，數據劃分通常采用？A.8:2B.7:3C.6:4答案：B7.過擬合時模型表現為？A.訓練誤差大，測試誤差大B.訓練誤差小，測試誤差大C.訓練誤差小，測試誤差小答案：B8.特征選擇的目的不包括？A.提高模型精度B.增加計算量C.減少過擬合答案：B9.梯度下降算法用于？A.尋找最優解B.數據降維C.模型評估答案：A10.以下哪種數據類型不適用于決策樹建模？A.數值型B.文本型C.圖像型答案：C二、多項選擇題（每題2分，共10題）1.常用的數據可視化工具包括？A.MatplotlibB.SeabornC.Plotly答案：ABC2.屬于無監督學習的算法有？A.主成分分析B.關聯規則挖掘C.K近鄰算法答案：AB3.數據標準化方法有？A.歸一化B.標準化（Z-score）C.對數變換答案：ABC4.評價回歸模型的指標有？A.R平方B.均方誤差（MSE）C.平均絕對誤差（MAE）答案：ABC5.以下哪些是機器學習的基本步驟？A.數據收集B.模型訓練C.模型部署答案：ABC6.特征工程包括？A.特征提取B.特征選擇C.特征變換答案：ABC7.處理非線性數據可采用的方法有？A.核函數B.神經網絡C.線性回歸答案：AB8.隨機森林的優點有？A.抗過擬合能力強B.可處理高維數據C.訓練速度快答案：AB9.交叉驗證的常見方式有？A.K折交叉驗證B.留一法C.自助法答案：ABC10.深度學習模型包括？A.卷積神經網絡（CNN）B.循環神經網絡（RNN）C.多層感知機（MLP）答案：ABC三、判斷題（每題2分，共10題）1.線性回歸模型只能處理線性關系的數據。（√）2.數據量越大，模型一定越好。（×）3.聚類分析不需要預先定義類別。（√）4.決策樹容易出現過擬合問題。（√）5.標準化后的數據均值一定為0，方差一定為1。（×）6.支持向量機只能用于分類問題。（×）7.過采樣可以解決數據不平衡問題。（√）8.嶺回歸和Lasso回歸都能進行特征選擇。（×）9.隨機梯度下降比批量梯度下降收斂速度快。（√）10.主成分分析可以保留原始數據的所有信息。（×）四、簡答題（每題5分，共4題）1.簡述K-Means算法的基本步驟。答案：隨機選擇K個初始聚類中心，計算每個樣本到聚類中心的距離并分配到最近的簇，重新計算各簇的中心，重復上述步驟直到聚類中心不再變化。2.什么是欠擬合？如何解決？答案：欠擬合指模型過于簡單，不能很好擬合數據特征，訓練和測試誤差都大。解決方法有增加特征、采用更復雜模型，如增加神經網絡層數等。3.解釋混淆矩陣的作用。答案：混淆矩陣用于直觀展示分類模型在各類別上的預測情況，行表示真實類別，列表示預測類別。能清晰看出模型的錯分和正確分類情況，輔助評估模型性能。4.簡述特征選擇的常用方法。答案：過濾法，根據特征的統計信息篩選；包裝法，將特征選擇視為搜索問題，用模型評估；嵌入法，在模型訓練過程中自動進行特征選擇，如Lasso回歸。五、討論題（每題5分，共4題）1.討論在實際建模中，如何平衡模型的復雜度和泛化能力。答案：可先從簡單模型開始，評估性能。若欠擬合，增加復雜度；若過擬合，進行正則化，如L1、L2正則。還可采用交叉驗證選合適超參數，同時避免特征過多導致過擬合，適當做特征選擇。2.當面對高維稀疏數據時，應如何選擇合適的建模算法？答案：可考慮決策樹及其集成算法，如隨機森林、XGBoost，對稀疏數據適應性好。還可用支持向量機，通過核函數處理高維問題。另外，進行降維操作，如PCA后再用合適算法建模。3.談談你對模型可解釋性的理解以及在實際應用中的重要性。答案：模型可解釋性指能理解模型如何做出決策。在實際應用中，如醫療、金融領域，可解釋性至關重要，醫生、金融從業者需明白模型依據，以便做出可靠決策，增強信任。4.舉