sklearn竞赛试题及答案

sklearn竞赛试题及答案

一、单项选择题（共30题，每题1分）本部分每题只有一个正确选项，选出最符合题目要求的答案

1.在机器学习项目中，sklearn库的主要作用是（）A.数据采集与清洗B.模型构建与评估C.数据可视化D.数据存储与管理

2.sklearn中，用于加载内置数据集（如鸢尾花、波士顿房价）的模块是（）A.sklearn.datasetsB.sklearn.model_selectionC.sklearn.preprocessingD.sklearn.metrics

3.数据预处理中，将特征值缩放到均值为

0、标准差为1的操作，通常使用哪个类实现？（）A.StandardScalerB.MinMaxScalerC.OneHotEncoderD.LabelEncoder

4.以下哪个方法不属于特征工程中的数据转换？（）A.缺失值填充B.特征标准化C.特征选择D.独热编码第1页共14页

5.sklearn中，逻辑回归模型的实现类位于哪个模块？（）A.sklearn.linear_modelB.sklearn.treeC.sklearn.ensembleD.sklearn.svm

6.构建决策树模型时，常用的划分特征选择指标是（）A.信息熵（Entropy）B.均方误差（MSE）C.准确率（Accuracy）D.F1-score

7.以下哪个模型通常需要处理类别不平衡问题？（）A.线性回归B.逻辑回归C.K-Means聚类D.PCA降维

8.交叉验证的主要作用是（）A.提高模型训练速度B.评估模型稳定性和泛化能力C.减少数据量D.简化模型复杂度

9.sklearn中，用于划分训练集和测试集的函数是（）A.train_test_splitB.cross_val_scoreC.GridSearchCVD.Pipeline第2页共14页

10.以下哪个指标适用于评估分类模型在不平衡数据集上的性能？（）A.准确率（Accuracy）B.精确率（Precision）C.召回率（Recall）D.F1-score

11.使用sklearn构建随机森林模型时，需要调优的核心参数是（）A.学习率（learning_rate）B.树的数量（n_estimators）C.正则化系数（C）D.核函数类型（kernel）

12.以下哪种方法不属于超参数调优策略？（）A.网格搜索（GridSearchCV）B.随机搜索（RandomizedSearchCV）C.贝叶斯优化（Bayesian Optimization）D.梯度下降（Gradient Descent）

13.sklearn中，用于处理分类变量（如性别、颜色）的编码方法是（）A.StandardScalerB.LabelEncoderC.OneHotEncoderD.PolynomialFeatures

14.以下哪个模型不适合处理回归问题？（）A.线性回归B.逻辑回归第3页共14页C.岭回归（Ridge）D.Lasso回归

15.在模型评估中，ROC曲线的纵轴是（）A.真阳性率（TPR）B.假阳性率（FPR）C.准确率（Accuracy）D.精确率（Precision）

16.以下哪个函数可用于计算分类模型的混淆矩阵？（）A.accuracy_scoreB.confusion_matrixC.classification_reportD.roc_auc_score

17.sklearn中，Pipeline的主要作用是（）A.简化数据预处理流程B.加速模型训练C.可视化模型结构D.优化模型参数

18.特征选择的主要目的是（）A.提高模型预测速度B.减少特征间的多重共线性C.保留关键信息，降低过拟合风险D.以上都是

19.以下哪个指标适用于评估聚类模型的性能？（）A.准确率（Accuracy）B.轮廓系数（Silhouette Score）第4页共14页C.F1-scoreD.ROC-AUC

20.使用sklearn进行SVM分类时，默认的核函数是（）A.线性核（linear）B.多项式核（poly）C.径向基函数（rbf）D.sigmoid核

21.以下哪种情况会导致模型过拟合？（）A.模型在训练集和测试集上表现均较差B.模型在训练集上表现好，但测试集上表现差C.模型在训练集和测试集上表现均较好D.模型在训练集上表现差，测试集上表现好

22.sklearn中，用于处理文本数据的向量化方法是（）A.TfidfVectorizerB.OneHotEncoderC.LabelEncoderD.StandardScaler

23.以下哪个模型属于集成学习方法？（）A.决策树B.逻辑回归C.随机森林D.KNN

24.特征降维的目的是（）A.增加特征数量B.保留关键信息，减少特征维度第5页共14页C.提高模型复杂度D.处理缺失值

25.在交叉验证中，k=5表示（）A.使用5个特征进行训练B.将数据分为5份，5折交叉验证C.模型迭代5次D.5个超参数需要调优

26.sklearn中，用于处理缺失值的方法不包括（）A.fillnaB.SimpleImputerC.KNNImputerD.StandardScaler

27.以下哪个指标是回归模型常用的损失函数？（）A.交叉熵（Cross-Entropy）B.均方误差（MSE）C.余弦相似度（Cosine Similarity）D.对数似然损失（Log-Likelihood Loss）

28.使用sklearn进行模型保存和加载时，常用的库是（）A.pickleB.numpyC.pandasD.matplotlib

29.以下哪个超参数调优方法通常能在较少计算量下找到较优参数？（）A.网格搜索第6页共14页B.随机搜索C.贝叶斯优化D.遗传算法

30.以下哪个模型适用于处理时间序列数据？（）A.线性回归B.决策树C.ARIMAD.SVM

二、多项选择题（共20题，每题2分）本部分每题有多个正确选项，选出所有符合题目要求的答案，多选、少选、错选均不得分

1.以下属于sklearn中数据预处理模块（sklearn.preprocessing）的类有（）A.StandardScalerB.OneHotEncoderC.LabelEncoderD.MinMaxScaler

2.以下哪些属于分类模型的评估指标？（）A.准确率（Accuracy）B.精确率（Precision）C.召回率（Recall）D.均方误差（MSE）

3.以下属于sklearn中模型评估模块（sklearn.metrics）的函数有（）A.accuracy_score第7页共14页B.confusion_matrixC.classification_reportD.cross_val_score

4.构建机器学习管道（Pipeline）时，通常包含的步骤有（）A.数据预处理B.特征工程C.模型训练D.模型评估

5.以下属于树模型的有（）A.线性回归B.决策树C.随机森林D.梯度提升树（GBDT）

6.以下哪些方法可用于处理类别不平衡问题？（）A.过采样（SMOTE）B.欠采样（Random Under-Sampling）C.调整类别权重（class_weight）D.增加特征数量

7.以下属于特征工程的步骤有（）A.特征选择B.特征转换C.特征提取D.特征清洗

8.sklearn中，可用于超参数调优的类有（）A.GridSearchCV第8页共14页B.RandomizedSearchCVC.ParameterGridD.Pipeline

9.以下属于无监督学习算法的有（）A.K-MeansB.线性回归C.PCAD.逻辑回归

10.以下关于sklearn中模型训练的描述，正确的有（）A.模型需通过fit方法训练B.模型训练前需处理数据（如标准化、编码）C.训练后模型可通过predict方法预测新数据D.模型参数可通过调优方法（如GridSearchCV）调整

11.以下属于正则化方法的有（）A.L1正则化（Lasso）B.L2正则化（Ridge）C.DropoutD.Batch Normalization

12.以下属于特征选择的方法有（）A.方差选择法B.相关性分析C.递归特征消除（RFE）D.主成分分析（PCA）

13.以下关于ROC曲线的描述，正确的有（）A.纵轴为真阳性率（TPR）第9页共14页B.横轴为假阳性率（FPR）C.曲线越靠近左上角，模型性能越好D.曲线下面积（AUC）越大，模型性能越好

14.以下属于sklearn中常用的分类模型有（）A.逻辑回归B.支持向量机（SVM）C.随机森林D.K近邻（KNN）

15.以下关于数据划分的描述，正确的有（）A.通常将数据划分为训练集和测试集B.训练集用于模型训练，测试集用于评估模型泛化能力C.交叉验证是更严格的划分方式D.数据划分时需保持类别分布一致

16.以下属于sklearn中聚类模型的有（）A.K-MeansB.DBSCANC.层次聚类D.朴素贝叶斯

17.以下属于特征转换的方法有（）A.多项式特征（PolynomialFeatures）B.独热编码（OneHotEncoder）C.标准化（StandardScaler）D.对数转换（Log Transformation）

18.以下关于过拟合和欠拟合的描述，正确的有（）A.过拟合是模型在训练集表现好，测试集表现差第10页共14页B.欠拟合是模型在训练集和测试集表现均差C.增加正则化强度可缓解过拟合D.增加数据量可缓解欠拟合

19.以下属于sklearn中常用的回归模型有（）A.线性回归B.岭回归（Ridge）C.Lasso回归D.逻辑回归

20.以下属于模型调优的目标有（）A.提高模型预测准确率B.降低模型复杂度C.减少过拟合风险D.加速模型推理速度

三、判断题（共20题，每题1分）本部分每题只有“正确”或“错误”两个选项，正确的打“√”，错误的打“×”

1.sklearn是一个用于深度学习的框架（）

2.StandardScaler和MinMaxScaler都可用于特征标准化（）

3.随机森林模型中，树的数量越多，模型性能一定越好（）

4.逻辑回归只能用于二分类问题（）

5.交叉验证的主要目的是减少数据量（）

6.混淆矩阵可用于计算模型的精确率和召回率（）

7.LabelEncoder可处理多个分类特征（）

8.决策树模型容易受异常值影响（）

9.网格搜索（GridSearchCV）是一种高效的超参数调优方法（）第11页共14页

10.支持向量机（SVM）在小样本数据集上表现较好（）

11.均方误差（MSE）是回归模型常用的评估指标（）

12.独热编码（OneHotEncoder）不会引入特征间的共线性问题（）

13.主成分分析（PCA）是一种特征选择方法（）

14.模型保存时，使用pickle库只能保存模型结构，无法保存参数（）

15.逻辑回归属于线性模型（）

16.K-Means聚类中，K值越大，聚类效果一定越好（）

17.过采样方法（如SMOTE）可能导致样本重复（）

18.梯度下降是一种优化算法，可用于模型参数训练（）

19.sklearn中的Pipeline可简化数据预处理流程（）

20.特征选择的目的是提高模型训练速度和降低过拟合风险（）

四、简答题（共2题，每题5分）

1.简述在sklearn中如何使用StandardScaler对数据进行标准化处理，并说明其作用

2.简述模型评估中交叉验证的基本流程，并说明其相比单一训练-测试集划分的优势参考答案

一、单项选择题（共30题，每题1分）1-5:B AA CA6-10:A BB A B11-15:B DC B A16-20:B AD BC21-25:BAC BB第12页共14页26-30:D BABC

二、多项选择题（共20题，每题2分）ABCD

2.ABC

3.ABC

4.ABCD

5.BCDABC

7.ABCD

8.AB

9.AC

10.ABCDAB

12.ABC

13.ABCD

14.ABCD

15.ABCDABC

17.ABCD

18.ABC

19.ABC

20.ACD

三、判断题（共20题，每题1分）×

2.√

3.×

4.×

5.×√

7.×

8.√

9.×

10.√√

12.×

13.×

14.×

15.√×

17.√

18.√

19.√

20.√

四、简答题（共2题，每题5分）

1.标准化处理及作用流程from sklearn.preprocessing importStandardScalerscaler=StandardScalerX_train_scaled=scaler.fit_transformX_trainX_test_scaled=scaler.transformX_test（3分）作用将特征值转换为均值为

0、标准差为1的分布，消除量纲影响，使不同特征具有可比性，有利于梯度下降、距离类算法（如SVM、KNN）的性能提升，避免模型受个别特征的极端值主导（2分）

2.交叉验证流程及优势基本流程第13页共14页将数据集划分为k个子集，轮流用k-1个子集作为训练集，1个子集作为测试集，重复k次，取k次评估结果的平均作为模型性能指标（2分）优势更充分利用数据，减少单一训练-测试集划分的随机性影响；缓解数据量不足时模型评估的偏差；可优化模型参数和评估泛化能力，更可靠地选择模型（3分）（全文约2500字）第14页共14页。