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文档摘要

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2025年模型公平性度量试题（含答案与解析）

一、单选题（共15题）

1.以下哪种方法可以有效提高模型的泛化能力？

A.数据增强B.结构剪枝C.知识蒸馏D.迁移学习

答案：A

解析：数据增强通过增加训练样本的多样性，可以有效提高模型的泛化能力，避免过拟合。参考《机器学习算法与应用》2025版第四章。

2.在模型公平性度量中，以下哪个指标用于评估模型对不同群体的偏见？

A.准确率B.精度公平性C.真阳性率D.假阳性率

答案：B

解析：精度公平性（PrecisionFairness）用于评估模型对不同群体的偏见，确保模型对各个群体的预测精度相同。参考《人