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文档摘要

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机器学习在气候变化研究中的应用及效果评估答案及析

一、单选题（共15题）

1.在气候变化研究中，以下哪项是机器学习常用的数据预处理步骤？

A.数据清洗

B.特征提取

C.时间序列分析

D.降维

答案：A

解析：在气候变化研究中，数据清洗是机器学习常用的预处理步骤，旨在去除或纠正数据集中的错误和不一致，提高后续分析的质量。

2.在评估机器学习模型在气候变化研究中的效果时，以下哪个指标通常用来衡量模型的泛化能力？

A.精确率

B.召回率

C.F1分数

D.ROC-AUC

答案：D

解析：ROC-AUC（受试者工作特征曲线下面积）是衡量模型泛化能力的重要指标，尤其在多类