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《模型構建》期末考試試題與答案模型構建期末考試試題與答案試題1.請簡要介紹模型構建的基本步驟。2.什么是特征工程？為什么在模型構建中特征工程非常重要？3.請說明模型評估的常用指標，并簡要解釋每個指標的含義。4.什么是過擬合和欠擬合？如何解決這兩個問題？5.請簡要介紹常見的機器學習算法，并說明它們適用的場景。答案2.特征工程是對原始數據進行預處理和特征提取的過程。在模型構建中，特征工程非常重要，因為好的特征可以提供更多有價值的信息，有助于提高模型的性能和泛化能力。通過特征工程，可以去除冗余或噪音特征，進行特征組合和變換，使得模型更加準確地捕捉到數據的規律和關聯。3.模型評估的常用指標包括準確率、精確率、召回率、F1值和AUC-ROC曲線。準確率是分類模型中分類正確的樣本數與總樣本數的比例，精確率是指被分類器正確分類的正例樣本數與分類器預測的正例樣本數之比，召回率是指被分類器正確分類的正例樣本數與樣本實際的正例樣本數之比，F1值是精確率和召回率的調和平均值，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系曲線。5.常見的機器學習算法包括線性回歸、邏輯回歸、決策樹、隨機森林、支持向量機、樸素貝葉斯和神經網絡等。線性回歸適用于預測連續型變量，邏輯回歸適用于分類問題，決策樹適用于分類和回歸問題，隨機森林適用于分類和回歸問題且具有較好的泛化能力，支持向量機適用于分類和回歸問題，樸素貝葉斯適用于文本分類等問題，神經網絡適用于復雜的非線性問題。不同算法適用于不同的場景，需要根據

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