沪科教版·信息技术高三下册《第三单元开发简单人工智能系统》练习题

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本单元考点（4 个）

人工智能系统开发的基本流程开源人工智能平台的使用简单分类模型的搭建与调参系统测试与效果评估方法

本单元练习题（18 题）

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1. 某同学在开源人工智能平台训练好一个图像分类模型，平台支持模型导出。现需将模型部署到存储和算力有限的树莓派上，且树莓派无法安装完整深度学习框架。下列做法最合理的是： A. 直接复制训练脚本到树莓派，安装相同版本框架后运行 B. 使用平台提供的模型转换工具导出为ONNX等通用格式，再用轻量推理引擎加载 C. 将模型参数文件后缀改为.py，用Python解释器直接运行 D. 在树莓派上重新采集数据并训练模型

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2. 某同学用标注好的病人体检数据搭建决策树分类模型，将数据划分为训练集和验证集，并调整最大深度参数进行对比实验：最大深度为1、3、5、7时，模型在验证集上的准确率分别为70%、85%、90%、86%。若仅以验证集准确率最高为标准选择模型，应选用的最大深度为（　　） A. 1　B. 3　C. 5　D. 7

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3. 某识别系统在训练样本上的正确率为96%。为评估其未见数据上的效果，另取40条未参与训练的样本测试，正确识别34条。项目规定测试集正确率达到85%才算达标。该系统的测试集正确率为____，测试结论为____。

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4. 用已标注的叶片样本搭建 k 近邻分类模型，并在验证集上比较不同的 k 值。k=1、3、5 时，验证集准确率分别为78%、90%、86%。若以验证集准确率最高为调参依据，应选择哪个 k 值？ A. 1　B. 3　C. 5　D. 无法确定

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5. 某小组开发了一个手写数字识别系统。为评估其效果，他们用 200 张训练时未使用过的图片进行测试，系统正确识别 172 张；若改用训练时的原图测试，正确率高达 99%。下列说法正确的是： A. 用训练原图测得的 99% 更能代表系统的实际效果，因为正确率更高 B. 应以 200 张新图片的测试结果为主要依据，它更能反映系统的泛化能力 C. 200 张样本数量太少，测试结果毫无参考价值 D. 只要训练阶段表现好，就无需再进行系统测试与效果评估

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6. 某二分类AI系统在包含正例120个、负例180个的测试集上进行效果评估，测得准确率为85%，召回率为75%。该系统将负例误判为正例的数量为____个。

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7. 某校园团队准备开发人工智能系统，根据食堂餐盘照片识别餐余垃圾类别。按照人工智能系统开发的基本流程，正式收集训练数据前，应先____。

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8. 某同学用已标注的鸢尾花样本搭建 k 近邻分类模型。样本含花萼长、花萼宽两个特征，其中花萼长的取值范围是 4~8（单位：cm），花萼宽的取值范围是 1~5（单位：cm）。建模前需将两个特征归一化到 [0,1] 区间，否则取值范围大的特征会在距离计算中占主导。若某样本花萼长为 6 cm、花萼宽为 3 cm，归一化后该样本的特征向量是（　） A. (0.5, 0.75)　B. (0.5, 0.5)　C. (0.75, 0.5)　D. (0.6, 0.5)

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9. 在开源人工智能平台上完成垃圾类别图像分类模型训练后，现有一批未参与训练、标签已知的图片，需检验模型对新样本的分类效果。最合适的操作是（　） A. 将图片加入训练集并重新训练　B. 将图片作为测试样本进行预测并与已知标签对照　C. 将图片加入验证集并用其替代训练集　D. 直接导出模型，不再检验

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10. 开发一个能识别校园植物的简单人工智能系统，通常先明确系统要解决的问题，再收集和整理植物图像数据，随后选择模型进行训练与测试，最后部署并根据使用效果改进。收集和整理图像数据之后，选择模型进行训练之前，应先____。

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11. 用已标注的邮件样本训练决策树分类器后，训练集准确率较高而验证集准确率较低。为改善模型效果，优先应如何调整？ A. 降低树的最大深度　B. 提高树的最大深度　C. 将分类任务改为回归任务　D. 删除验证集

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12. 用标注好的水果样本搭建决策树分类模型，先划分训练集与验证集，再比较不同最大深度的模型：深度为2、4、6时，验证集准确率分别为82%、91%、88%。若以验证集准确率最高为调参准则，最终模型的最大深度应设为___层。

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13. 在开源人工智能平台上制作一个能区分两类植物叶片的图像分类模型，以下哪一操作顺序合理？ A.训练模型→添加并标注样本→测试模型→导出模型　B.添加并标注样本→训练模型→测试模型→导出模型　C.添加并标注样本→导出模型→训练模型→测试模型　D.测试模型→添加并标注样本→训练模型→导出模型

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14. 某社团开发“识别实验室仪器”的人工智能系统，已明确识别目标，并完成图像数据的收集、整理与标注。按照系统开发流程，在开始训练模型之前，下一步应进行____。

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15. 在搭建一个简单分类模型时，若发现模型在训练集上准确率很高，但在验证集上准确率明显偏低，说明模型出现了____现象；此时可通过减小决策树的最大____（填一个调参项）或增加训练样本数量来改善模型的泛化能力。

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16. 在某开源人工智能平台的图像分类项目中，样本已导入，检查发现一张纸制品图片被标注为“塑料类”。为避免错误标签影响模型训练，启动训练前应先____。

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17. 用已标注的鱼类样本搭建决策树分类模型，并在验证集上比较叶节点最少样本数参数：设为1、4、8时，准确率分别为84%、92%、88%。若以验证集准确率最高为调参依据，应选择哪个参数？ A. 1　B. 4　C. 8　D. 无法判断

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18. 某同学在开源人工智能平台上开发一个手写数字识别模型：先上传并____手写数字样本图片，使每张图片都带有正确的类别标签；再选择合适的算法进行____（即让模型通过样本不断调整参数）；训练完成后，必须用一批未参与训练的新样本进行____，以检验模型对陌生数据的识别效果；确认效果达标后，可将模型____导出，供其他程序调用。

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