信息技术（高中·浙教版）高三下册《第二章机器学习入门》练习题

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本单元考点（4 个）

机器学习的基本流程特征的选取训练集与测试集模型评估

本单元练习题（18 题）

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1. 某校开发“校园植物智能识别”系统：先拍摄大量植物照片完成数据采集，再从每张照片中提取叶片轮廓、颜色分布等对识别最有用的信息，这一环节称为____；随后将数据划分为两部分，一部分用于模型训练，另一部分用于检验模型对新样本的预测效果，后一部分通常称为____（填“训练集”或“测试集”）。

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2. 某分类模型用于识别短讯是否为垃圾信息。在独立测试集的200条短讯中，模型正确分类180条；训练集正确率为98%，测试集正确率为90%。下列判断正确的是（　　） A. 测试集正确率为90%，训练集与测试集正确率差异提示可能存在过拟合 B. 测试集正确率为98%，训练集与测试集正确率差异提示可能存在过拟合 C. 测试集正确率为90%，因此可以确定模型发生了过拟合 D. 测试集正确率为90%，训练集与测试集正确率差异说明模型欠拟合

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3. 某电商平台用机器学习模型预测用户是否会点击某商品，候选特征如下：①用户近期浏览该类商品的次数；②商品的价格；③用户的注册编号；④用户所在城市的气候类型。从特征与预测目标的相关性考虑，最不应选取的特征是（　　） A. ①　B. ②　C. ③　D. ④

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4. 某小组为预测果实成熟度，采集了600个样本，按训练集与测试集样本数之比为3:1随机划分，训练集用于训练模型，测试集用于评估模型对新样本的预测能力。下列说法正确的是（　　） A. 应将全部600个样本都用于训练，这样模型准确率一定更高 B. 测试集样本在训练阶段已被模型学习过，评估结果更可靠 C. 测试集的150个样本须不参与训练，才能真实反映模型对未知数据的预测能力 D. 训练集与测试集可随意划分比例，无需保证测试集样本与训练集无重叠

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5. 某电商公司研发“商品评论情感分析”系统：第一步，从平台采集大量带标签的评论文本，该环节称为数据采集；第二步，将文本转化为词语频率、情感倾向等可供算法处理的信息，这一环节称为____；第三步，用其中70%的数据对模型进行训练，该部分数据称为____；剩余30%的数据用于检验模型效果，该部分数据称为____。

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6. 某医院拟用机器学习模型预测患者是否患有某种心脏病，候选特征有：①患者年龄；②患者血压；③患者病历编号；④患者每日吸烟量。从特征选取的角度看，最不适合作为模型特征的选项是（　　） A. 患者年龄 B. 患者血压 C. 患者病历编号 D. 患者每日吸烟量

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7. 某同学用同一批训练数据分别训练了甲、乙两个手写数字分类模型，并用同一个未参与训练的独立测试集（含300个样本）进行评估。结果显示：甲模型训练集正确率为99%，测试集上分类正确的样本有240个；乙模型训练集正确率为90%，测试集上分类正确的样本有264个。下列判断最合理的是（　　） A. 甲模型更优，因为其训练集正确率更高 B. 乙模型更优，其测试集正确率为88%，且训练集与测试集正确率接近，泛化能力更好 C. 甲模型更优，因为其测试集正确率为88%，高于乙模型 D. 两个模型都出现了过拟合，无法比较优劣

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8. 某团队采集了带类别标记的历史设备记录，另有一条尚未分类的新记录。团队先对历史记录和新记录提取相同类型的有效特征，再用历史记录让算法学习分类规律，最后将新记录的特征输入模型获得类别。若按机器学习基本流程概括采集之后的三个环节，应依次为：____。

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9. 某同学训练了一个手写数字分类模型，用100个未参与训练的测试样本进行检验，其中模型分类正确的有92个，则该分类模型的正确率为（　　） A. 92%　B. 92个　C. 8%　D. 100%

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10. 在“垃圾分类智能识别”项目中，同学们先拍摄大量垃圾图片，再从图片中提取颜色、形状、纹理等有用信息作为____，随后用其中一部分数据训练模型，另一部分数据用于检验模型效果。前者称为训练集，后者称为____。机器学习的基本流程通常包括数据采集、____、模型训练与预测应用等环节（按题中给出的顺序填写最后一个空）。

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11. 某团队用机器学习模型预测高中生数学成绩是否及格，候选特征有：①每周数学作业完成率；②学生学号；③上次月考数学得分；④学生身高。从特征与预测目标的相关性看，学号和身高与成绩几乎无关，属于应剔除的无关特征，而作业完成率与上次成绩是有效特征。由此可知，特征选取的基本原则是：选取与预测目标相关性____的特征，剔除与目标____的特征，否则无关特征会引入噪声，降低模型的预测效果。

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12. 某团队收集了1000条手写数字样本，按训练集与测试集数量之比为4:1进行划分，用于训练并评估手写数字识别模型。下列说法正确的是（　　） A. 训练集与测试集可有大量重叠，这样模型准确率一定更高 B. 将全部1000条数据都用于训练，再用其中一部分评估，评估结果更能反映模型对未知数据的预测能力 C. 划分出测试集并在其上单独评估，是为了检验模型对未知（未参与训练）数据的预测能力 D. 测试集数据也参与模型训练，可使模型学到更多特征，评估更可靠

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13. 某团队采集并整理了带类别标记的声音样本，提取相关特征后，利用这些样本让算法学习分类规律，这一环节称为____。

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14. 某团队开发手写数字识别系统：先收集大量手写数字图片，这是机器学习流程中的____环节；再从图片中提取笔画粗细、轮廓特征等关键信息，这一环节称为____；随后用部分数据对模型进行____，并用剩余数据测试模型效果，划分出的这两部分数据分别称为训练集与____。

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15. 某分类模型在训练集上的正确率为96%，在独立测试集上的错误率为18%。据此判断，模型在测试集上的正确率及其表现最恰当的是（　　） A. 18%，训练集表现更好，呈现过拟合迹象　B. 82%，训练集表现更好，呈现过拟合迹象　C. 82%，测试集表现更好，呈现欠拟合迹象　D. 96%，训练集与测试集表现相同，泛化能力良好

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16. 某气象团队采集并提取了带有天气类别标记的历史观测数据，用这些数据训练出分类模型。现将一组新观测数据的特征输入模型，模型输出天气类别，供值班人员参考。流程中“将新数据输入模型并获得结果”这一步称为____。

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17. 在机器学习中，已有数据集需要划分为两部分：其中一部分用于让模型学习规律，称为____；另一部分不参与模型训练，专门用于检验模型对未知数据的预测能力，称为测试集。划分两者的根本目的是评估模型的____能力。

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18. 为识别校园植物叶片，两个分类模型在同一独立测试集上的正确率分别为：模型甲 88%，模型乙 91%。评估模型在未见数据上的分类表现，应选择（　　） A. 模型甲，因为其测试正确率较低　B. 模型甲，因为测试正确率不能用于评估模型　C. 模型乙，因为其测试正确率较高　D. 两个模型表现相同，因为使用了同一测试集

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第一章数据结构的基本概念（18题）第一章信息与信息社会（18题）第一章人工智能平台与开源工具（18题）第一章迭代算法（18题）第一章信息系统的组成与结构（18题）第一章数据库与数据表（18题）第二章数组（18题）第二章数据与计算——数制与存储（18题）第二章 E-R 模型与数据表设计（18题）第二章递归算法（18题）第二章计算机硬件系统（18题）第三章链表（18题）

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