2025年大数据分析师考试卷：机器学习算法与模型评估试题
考试时间：______分钟总分：______分姓名：______
一、选择题
要求：从下列各题的四个选项中，选择一个最符合题意的答案。
1.下列哪项不是机器学习的基本类型？
A.监督学习
B.无监督学习
C.半监督学习
D.混合学习
2.在机器学习中，以下哪项不是特征工程的一部分？
A.特征选择
B.特征提取
C.特征缩放
D.特征交叉
3.下列哪项不是K-近邻算法（KNN）的缺点？
A.对新数据的适应性差
B.计算量大
C.对噪声数据敏感
D.适用于高维数据
4.在决策树中，以下哪项不是剪枝方法？
A.预剪枝
B.后剪枝
C.最小误差剪枝
D.最小损失剪枝
5.下列哪项不是支持向量机（SVM）的参数？
A.C值
B.核函数
C.正则化参数
D.随机种子
6.下列哪项不是神经网络中的激活函数？
A.Sigmoid
B.ReLU
C.Tanh
D.线性函数
7.下列哪项不是评估模型性能的指标？
A.准确率
B.精确率
C.召回率
D.真实负例率
8.下列哪项不是时间序列分析中的自回归模型？
A.AR模型
B.MA模型
C.ARIMA模型
D.逻辑回归模型
9.下列哪项不是聚类算法？
A.K-means
B.DBSCAN
C.聚类层次法
D.决策树
10.下列哪项不是机器学习中的过拟合现象？
A.模型在训练集上表现良好，但在测试集上表现不佳
B.模型在测试集上表现良好，但在训练集上表现不佳
C.模型在训练集和测试集上都表现良好
D.模型在训练集和测试集上都表现不佳
二、填空题
要求：在下列各题的空格中填入正确的答案。
1.机器学习的基本类型包括______、______、______。
2.特征工程的主要任务包括______、______、______。
3.K-近邻算法（KNN）的缺点有______、______、______。
4.决策树中的剪枝方法有______、______、______。
5.支持向量机（SVM）的参数有______、______、______。
6.神经网络中的激活函数有______、______、______。
7.评估模型性能的指标有______、______、______。
8.时间序列分析中的自回归模型有______、______、______。
9.聚类算法有______、______、______。
10.机器学习中的过拟合现象是______。
四、简答题
要求：请简述以下概念。
1.请简述交叉验证（Cross-Validation）在机器学习中的应用及其作用。
2.请简述正则化（Regularization）在机器学习中的作用及其常见类型。
3.请简述过拟合（Overfitting）和欠拟合（Underfitting）的区别及其原因。
五、论述题
要求：请结合实际案例，论述如何选择合适的机器学习算法。
1.在进行数据挖掘时，如何根据数据特点和业务需求选择合适的机器学习算法？请结合实际案例进行说明。
六、应用题
要求：请根据以下场景，设计一个合适的机器学习模型，并简述其实现过程。
1.假设你是一位电商网站的数据分析师，需要根据用户的历史购买数据，预测用户是否会购买某一商品。请设计一个合适的机器学习模型，并简述其实现过程。
本次试卷答案如下：
一、选择题
1.D.混合学习
解析：机器学习的基本类型包括监督学习、无监督学习、半监督学习和混合学习。混合学习是一种结合了监督学习和无监督学习的方法。
2.D.特征交叉
解析：特征工程包括特征选择、特征提取和特征缩放。特征交叉不属于特征工程的一部分。
3.D.适用于高维数据
解析：K-近邻算法（KNN）对噪声数据敏感，计算量大，对新数据的适应性差，但并不特别适用于高维数据。
4.D.最小损失剪枝
解析：决策树中的剪枝方法包括预剪枝、后剪枝和最小损失剪枝。最小损失剪枝是后剪枝的一种形式。
5.D.随机种子
解析：支持向量机（SVM）的参数包括C值、核函数和正则化参数。随机种子不是SVM的参数。
6.D.线性函数
解析：神经网络中的激活函数包括Sigmoid、ReLU、Tanh和线性函数。线性函数是神经网络中的一种激活函数。
7.D.真实负例率
解析：评估模型性能的指标包括准确率、精确率、召回率和真实负例率。真实负例率是评估模型在负例预测上的性能。
8.D.逻辑回归模型
解析：时间序列分析中的自回归模型包括AR模型、MA模型和ARIMA模型。逻辑回归模型不是时间序列分析中的自回归模型。
9.D.聚类层次法
解析：聚类算法包