2025年智能投顾算法风险评估案例考题（含答案与解析）

一、单选题（共15题）

1.以下哪个评估指标最适合评估智能投顾算法的推荐准确性？

A.平均绝对误差（MAE）

B.股票市场收益率

C.交易量增长率

D.风险调整回报率（RAROC）

2.在智能投顾算法中，哪种方法可以有效减少数据集中存在的偏见？

A.模型融合

B.随机化数据集

C.偏见检测与校正

D.使用无偏数据集

3.在设计智能投顾算法时，以下哪种方法可以增强模型的鲁棒性？

A.结构剪枝

B.低精度推理

C.特征工程

D.模型并行

4.智能投顾算法中的持续预训练策略，通常包括哪些步骤？

A.数据清洗