学校 ________________ 班级 ____________ 姓名 ____________ 考场 ____________ 准考证号 ………………………… 密…………封…………线…………内…………不…………要…………答…………题…………………………天津开发区职业技术学院《机器学习实验》2023-2024 学年第一学期期末试卷题号一二三四总分得分一、单选题（本大题共 30 个小题，每小题 1 分，共 30 分．在每小题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的．）1、考虑一个时间序列预测问题，数据具有明显的季节性特征。以下哪种方法可以处理这种季节性？（ ）A. 在模型中添加季节性项B. 使用季节性差分C. 采用季节性自回归移动平均（SARIMA）模型D. 以上都可以2、在进行机器学习模型评估时，我们经常使用混淆矩阵来分析模型的性能。假设一个二分类问题的混淆矩阵如下：（ ）预测为正类 预测为负类 实际为正类 80 20 实际为负类 10 90 那么该模型的准确率是多少（ ）A. 80%B. 90%C. 70%D. 85%3、在进行特征选择时，有多种方法可以评估特征的重要性。假设我们有一个包含多个特征的数据集。以下关于特征重要性评估方法的描述，哪一项是不准确的？（ ）A. 信息增益通过计算特征引入前后信息熵的变化来衡量特征的重要性B. 卡方检验可以检验特征与目标变量之间的独立性，从而评估特征的重要性C. 随机森林中的特征重要性评估是基于特征对模型性能的贡献程度D. 所有的特征重要性评估方法得到的结果都是完全准确和可靠的，不需要进一步验证4、在机器学习中，模型的可解释性是一个重要的方面。以下哪种模型通常具有较好的可解释性？（ ）A. 决策树B. 神经网络C. 随机森林D. 支持向量机5、在一个强化学习问题中，智能体需要在环境中通过不断尝试和学习来优化其策略。如果环境具有高维度和连续的动作空间，以下哪种算法通常被用于解决这类问题？（ ）A. Q-learningB. SARSA第 1 页，共 8 页学校 ________________ 班级 ____________ 姓名 ____________ 考场 ____________ 准考证号 ………………………… 密…………封…………线…………内…………不…………要…………答…………题…………………………C. Deep Q Network（DQN）D. Policy Gradient 算法6、在构建一个机器学习模型时，我们通常需要对数据进行预处理。假设我们有一个包含大量缺失值的数据集，以下哪种处理缺失值的方法是较为合理的（ ）A. 直接删除包含...
