第一章 单元测试

1、单选题：
在机器学习中，下列哪个说法最能体现特征的重要性？（ ）。
选项：
A:模型与算法决定了学习的上限
B:训练数据量决定了学习的上限
C:数据和特征决定了学习的上限
D:计算资源决定了学习的上限
答案: 【数据和特征决定了学习的上限】

2、多选题：
以下哪些特征对于预测某学校同一班级内不同学生的期末成绩可能是不相关的？（ ）
选项：
A:班级
B:平时作业成绩
C:学号
D:籍贯
答案: 【班级;
学号;
籍贯】

3、单选题：
下列关于特征选择和特征提取的说法错误的是？（ ）
选项：
A:特征提取不涉及数据的变换。
B:特征选择和特征提取都能达到降维的目的。
C:特征提取通常涉及特征的变换和新特征的构造。
D:特征选择是从原始特征中选出一部分作为最终模型的输入。
答案: 【特征提取不涉及数据的变换。】

4、多选题：
关于主成分分析（PCA），下列哪些陈述是正确的？（ ）
选项：
A:PCA能够帮助识别数据中的噪声并予以过滤。
B:主成分之间相互独立，互不影响。
C:主成分的方向与原始特征的方向一致。
D:PCA可以通过减少特征数量来防止过拟合。
答案: 【PCA能够帮助识别数据中的噪声并予以过滤。;
主成分之间相互独立，互不影响。;
PCA可以通过减少特征数量来防止过拟合。】

5、判断题：
PCA总是能完美保留原始数据中的所有信息。（ ）
选项：
A:错
B:对
答案: 【错】

6、多选题：
数据挖掘的目标是什么？（ ）
选项：
A:仅仅存储数据
B:从数据中提取有价值的信息
C:制作图形化的报告
D:利用算法探索数据模式
答案: 【从数据中提取有价值的信息;
利用算法探索数据模式】

7、多选题：
以下哪些是常见的数据来源？（ ）
选项：
A:政府公开数据
B:企业生产数据
C:社交媒体数据
D:自然语言处理模型
答案: 【政府公开数据;
企业生产数据;
社交媒体数据】

8、单选题：
数据集成中的“实体识别”主要解决的问题是？（ ）
选项：
A:将相同实体的数据合并
B:不同数据源之间的命名冲突
C:处理冗余信息
D:不同单位的数据转换
答案: 【将相同实体的数据合并】

9、单选题：
数据预处理的主要目的是？（ ）
选项：
A:增加数据的存储容量
B:简化数据的存储格式
C:提高计算机的处理速度
D:提高数据的质量
答案: 【提高数据的质量】

10、单选题：
在数据清洗过程中，处理缺失值的常用方法之一是？（ ）
选项：
A:忽略缺失值
B:随机填充缺失值
C:直接删除所有数据
D:用属性的平均值填充
答案: 【用属性的平均值填充】

11、多选题：
数据规约的主要方法有哪些？（ ）
选项：
A:数据压缩
B:数据备份
C:数据降维
D:降数据
答案: 【数据压缩;
数据降维;
降数据】

12、多选题：
数据转换中的常用方法有哪些？（ ）
选项：
A:数据整合
B:数据清洗
C:离散化
D:规范化
答案: 【离散化;
规范化】

13、判断题：
数据降维的主要目的在于降低数据的________，以减少存储和计算的负担。（ ）
选项：
A:对
B:错
答案: 【对】

14、判断题：
在数据挖掘中，数据的清洗与预处理是可有可无的步骤。（ ）
选项：
A:对
B:错
答案: 【错】

15、判断题：
处理缺失值时，使用平均值填充是一种常见且有效的方法。（ ）
选项：
A:对
B:错
答案: 【对】

16、多选题：
数据集成面临的常见问题包括哪些？ （ ）
选项：
A:数据冲突检测
B:实体识别
C:冗余信息处理
D:模式集成
答案: 【数据冲突检测;
实体识别;
模式集成】

第二章 单元测试

1、多选题：
回归模型中常用的算法包括哪些？（ ）
选项：
A:线性回归
B:K-means
C:决策树回归
D:LASSO回归
答案: 【线性回归;
决策树回归;
LASSO回归】

2、单选题：
在Scikit-learn中，模型评估的指标不包括以下哪项？（ ）
选项：
A:F1值
B:准确率
C:均方根误差
D:召回率
答案: 【均方根误差】

3、多选题：
平行坐标系的优点包括： （ ）
选项：
A:无需考虑维度数
B:显示高维数据
C:便于同时展示多个维度
D:直观展示相邻属性间的关系
答案: 【显示高维数据;
便于同时展示多个维度;
直观展示相邻属性间的关系】

4、多选题：
以下哪些是分类模型的评估指标？ （ ）
选项：
A:假正例率
B:AUC值
C:准确率
D:精确率
答案: 【AUC值;
准确率;
精确率】

5、单选题：
在决策树中，如果一个节点的所有样本都属于同一类，则该节点被称为？（ ）
选项：
A:根节点
B:中间节点
C:分支节点
D:叶节点
答案: 【叶节点】

6、判断题：
决策树的构建过程是一个递归过程，直到所有特征的信息增益都很小或者没有特征可以选择为止。（ ）
选项：
A:对
B:错
答案: 【对】

7、多选题：
为了避免决策树的过拟合，可以采取以下哪些措施？（ ）
选项：
A:减少特征的数量
B:限制树的最大深度
C:使用剪枝技术
D:增加训练数据
答案: 【限制树的最大深度;
使用剪枝技术;
增加训练数据】

8、判断题：
random_state 参数设置为一个固定值可以确保每次运行时数据划分的结果相同，有助于实验的可重复性。（ ）
选项：
A:错
B:对
答案: 【对】

9、单选题：
随机森林中的“随机”主要体现在哪两个方面？（ ）
选项：
A:训练时间和预测时间
B:树的数量和树的最大深度
C:学习率和迭代次数
D:数据采样和特征选择
答案: 【数据采样和特征选择】

10、单选题：
在随机森林中，如果出现平局的情况，一般不会采用哪种处理方式？（ ）
选项：
A:给每棵树赋予不同的权重进行加权投票
B:重新训练所有树直到不再出现平局
C:预设一个平局时的结果
D:随机选择一个类别作为最终结果
答案: 【重新训练所有树直到不再出现平局】

11、判断题：
使用 train_test_split 函数划分数据集时，test_size 参数用于指定测试集的比例。（ ）
选项：
A:对
B:错
答案: 【对】

12、单选题：
在使用随机森林进行贷款批准预测的例子中，当 n_estimators 设置为100时，测试集的F1分数为0.85。如果我们增加树的数量到200，F1分数变为0.846。这表明？（ ）
选项：
A:模型在测试集上的表现完全取决于树的数量
B:100棵树是此数据集的最佳树数量
C:增加树的数量一定会提高模型的性能
D:增加树的数量并不总是能提升模型的性能
答案: 【增加树的数量并不总是能提升模型的性能】

13、单选题：
聚类分析的主要目的是什么？（ ）
选项：
A:发现数据集中的自然分组或类别
B:识别数据中的异常值
C:优化数据集的分布
D:预测未来数据点
答案: 【发现数据集中的自然分组或类别】

14、单选题：
K-means聚类算法中，K代表什么？（ ）
选项：
A:初始聚类中心的数量
B:数据集中的特征数量
C:迭代次数
D:数据点的维度
答案: 【初始聚类中心的数量】

15、单选题：
哪种相似度度量方法主要基于向量之间的夹角来计算，特别适用于高维稀疏数据？（ ）
选项：
A:余弦相似度
B:皮尔逊相关系数
C:欧氏距离
D:曼哈顿距离
答案: 【余弦相似度】

16、单选题：
在K-means聚类算法中，初始聚类中心的选择对最终结果有何影响？（ ）
选项：
A:初始聚类中心的选择对算法的运行时间有显著影响，但对聚类结果无影响
B:初始聚类中心的选择总是能导致全局最优解
C:初始聚类中心的选择对最终结果没有影响
D:初始聚类中心的选择可能导致算法陷入局部最优解
答案: 【初始聚类中心的选择可能导致算法陷入局部最优解】

17、多选题：
以下哪些是K-means聚类算法的常见步骤？（ ）
选项：
A:更新聚类中心为该类所有数据点的均值
B:计算每个数据点到聚类中心的距离，并将其分配给最近的聚类中心
C:初始化K个聚类中心
D:重复步骤B和C，直到聚类中心不再发生变化或达到最大迭代次数
答案: 【更新聚类中心为该类所有数据点的均值;
计算每个数据点到聚类中心的距离，并将其分配给最近的聚类中心;
初始化K个聚类中心;
重复步骤B和C，直到聚类中心不再发生变化或达到最大迭代次数】

18、多选题：
在选择聚类相似度度量方法时，以下哪些因素是需要考虑的？（ ）
选项：
A:聚类结果的应用场景（如市场细分、异常检测等）
B:数据集的特性（如维度、稀疏性、分布等）
C:聚类算法的要求（如是否支持特定类型的相似度度量）
D:数据点的标签
答案: 【聚类结果的应用场景（如市场细分、异常检测等）;
数据集的特性（如维度、稀疏性、分布等）;
聚类算法的要求（如是否支持特定类型的相似度度量）】

19、判断题：
聚类分析是一种无监督学习方法，因为它不需要预先定义好的标签或类别。（ ）
选项：
A:错
B:对
答案: 【对】

20、判断题：
在K-means聚类中，K的值（即聚类数目）通常由用户预先指定，且一旦确定，在算法运行过程中不会改变。（ ）
选项：
A:对
B:错
答案: 【对】

21、单选题：
XGBoost支持哪种类型的学习？ （ ）
选项：
A:无监督学习
B:监督学习
C:半监督学习
D:强化学习
答案: 【无监督学习】

22、单选题：
XGBoost代表什么？ （ ）
选项：
A:eXtreme Gradient Boosting
B:eXtreme Gradient Boosting Tree
C:eXtreme Gradient Boost
D:eXtreme Gradient Boosting Machine
答案: 【eXtreme Gradient Boosting】