《模型構(gòu)建》期末考試試題與答案_第1頁(yè)
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《模型構(gòu)建》期末考試試題與答案模型構(gòu)建期末考試試題與答案試題1.請(qǐng)簡(jiǎn)要介紹模型構(gòu)建的基本步驟。2.什么是特征工程？為什么在模型構(gòu)建中特征工程非常重要？3.請(qǐng)說(shuō)明模型評(píng)估的常用指標(biāo)，并簡(jiǎn)要解釋每個(gè)指標(biāo)的含義。4.什么是過(guò)擬合和欠擬合？如何解決這兩個(gè)問(wèn)題？5.請(qǐng)簡(jiǎn)要介紹常見(jiàn)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，并說(shuō)明它們適用的場(chǎng)景。答案2.特征工程是對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和特征提取的過(guò)程。在模型構(gòu)建中，特征工程非常重要，因?yàn)楹玫奶卣骺梢蕴峁└嘤袃r(jià)值的信息，有助于提高模型的性能和泛化能力。通過(guò)特征工程，可以去除冗余或噪音特征，進(jìn)行特征組合和變換，使得模型更加準(zhǔn)確地捕捉到數(shù)據(jù)的規(guī)律和關(guān)聯(lián)。3.模型評(píng)估的常用指標(biāo)包括準(zhǔn)確率、精確率、召回率、F1值和AUC-ROC曲線。準(zhǔn)確率是分類模型中分類正確的樣本數(shù)與總樣本數(shù)的比例，精確率是指被分類器正確分類的正例樣本數(shù)與分類器預(yù)測(cè)的正例樣本數(shù)之比，召回率是指被分類器正確分類的正例樣本數(shù)與樣本實(shí)際的正例樣本數(shù)之比，F(xiàn)1值是精確率和召回率的調(diào)和平均值，AUC-ROC曲線是分類器在不同閾值下的真正例率和假正例率之間的關(guān)系曲線。5.常見(jiàn)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法包括線性回歸、邏輯回歸、決策樹(shù)、隨機(jī)森林、支持向量機(jī)、樸素貝葉斯和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。線性回歸適用于預(yù)測(cè)連續(xù)型變量，邏輯回歸適用于分類問(wèn)題，決策樹(shù)適用于分類和回歸問(wèn)題，隨機(jī)森林適用于分類和回歸問(wèn)題且具有較好的泛化能力，支持向量機(jī)適用于分類和回歸問(wèn)題，樸素貝葉斯適用于文本分類等問(wèn)題，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)適用于復(fù)雜的非線性問(wèn)題。不同算法適用于不同的場(chǎng)景，需要根據(jù)

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