AI 提示词：机器学习与数据分析选择题生成器

# 题目 1｜技术领域：机器学习算法｜核心概念：逻辑回归｜难度：初级
- 题干：逻辑回归的主要目标是什么？
- 选项：
  - A. 学习 P(y=1|x) 的概率模型，并用 Sigmoid 将线性组合映射到 [0,1]（正确）
  - B. 拟合连续目标的线性关系
  - C. 最大化类别间的间隔
  - D. 对样本进行无监督聚类
- 技术解析：
  - 正确答案：逻辑回归通过线性函数 z = w^T x + b，经 Sigmoid σ(z) = 1/(1+e^-z) 输出 P(y=1|x)，实现二分类的概率建模。
  - 常见误解：
    - B：这是线性回归的目标，非逻辑回归。
    - C：最大化间隔是 SVM 的核心思想，不是逻辑回归。
    - D：聚类是无监督学习，逻辑回归是有监督分类。
- 知识点标签：逻辑回归基础；概率解释；Sigmoid

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# 题目 2｜技术领域：机器学习算法｜核心概念：逻辑回归｜难度：初级
- 题干：在二分类逻辑回归中，使用阈值 0.5 进行分类时，决策边界的形式是什么？
- 选项：
  - A. w^T x + b = 0 的线性超平面（正确）
  - B. 二次曲线（如抛物线）
  - C. 由 Sigmoid 曲线形状决定的非线性边界
  - D. 随样本量变化的任意形状
- 技术解析：
  - 正确答案：P(y=1|x) ≥ 0.5 等价于 z = w^T x + b ≥ 0，因此决策边界是线性超平面。
  - 常见误解：
    - B、C：Sigmoid 是非线性的，但在原始特征空间的阈值条件形成线性边界；若要非线性边界需进行特征变换或核方法（不属于标准逻辑回归）。
    - D：边界形状由模型形式决定，与样本量无直接关系。
- 知识点标签：线性决策边界；阈值判别；Sigmoid与线性关系

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# 题目 3｜技术领域：机器学习算法｜核心概念：逻辑回归｜难度：初级
- 题干：下列哪一项是逻辑回归常用的训练目标（不含正则项）？
- 选项：
  - A. 均方误差（MSE）
  - B. 交叉熵损失（等价于负对数似然）（正确）
  - C. Hinge 损失
  - D. 簇内平方和（SSE）
- 技术解析：
  - 正确答案：逻辑回归通过最大似然估计（Bernoulli 分布）训练，等价于最小化交叉熵（负对数似然），这是凸且适配概率输出的目标。
  - 常见误解：
    - A：MSE 可用于概率回归但在逻辑回归中会导致非凸优化且概率解释较差。
    - C：Hinge 损失是 SVM 的典型损失。
    - D：这是 K-means 的聚类目标。
- 知识点标签：交叉熵；最大似然；损失函数对比

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# 题目 4｜技术领域：机器学习算法｜核心概念：逻辑回归｜难度：初级
- 题干：对于标准化后的特征 x_j，权重 w_j 在逻辑回归中的可解释性是什么？
- 选项：
  - A. 当 x_j 增加 1 个单位时，正类的对数几率（log-odds）增加 w_j（正确）
  - B. 当 x_j 增加 1 个单位时，正类的概率增加 w_j
  - C. 当 x_j 增加 1 个单位时，正类的几率（odds）增加 w_j
  - D. 当 x_j 增加 1 个单位时，偏置项 b 增加 e^{w_j}
- 技术解析：
  - 正确答案：log-odds = log(P/(1-P)) = w^T x + b。x_j 增加 1，log-odds 增加 w_j；对应的几率乘以 e^{w_j}（odds ratio）。
  - 常见误解：
    - B：概率增量不是线性受 w_j 控制，取决于当前 z 和 Sigmoid 曲线。
    - C：几率的变化是乘法 e^{w_j}，不是加法 w_j。
    - D：b 是常数参数，不会随 x_j 变化。
- 知识点标签：系数解释；log-odds；odds ratio；特征标准化

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# 题目 5｜技术领域：机器学习算法｜核心概念：逻辑回归｜难度：初级
- 题干：在逻辑回归中加入 L2 正则化（权重平方和）通常带来的主要效果是？
- 选项：
  - A. 促使部分权重精确为 0，实现特征选择
  - B. 平滑权重、减少方差、提升泛化能力，但通常不将权重精确置零（正确）
  - C. 使模型变成非线性分类器
  - D. 必须使用牛顿法才能优化
- 技术解析：
  - 正确答案：L2 正则通过惩罚较大的权重实现收缩，降低过拟合和方差；与 L1 不同，它不偏好稀疏解。
  - 常见误解：
    - A：这是 L1（Lasso）特性，鼓励稀疏。
    - C：正则化不改变决策边界的线性形式。
    - D：优化可用梯度下降、LBFGS、牛顿法等，不是强制要求。
- 知识点标签：正则化；L2 与 L1 对比；泛化与偏差-方差

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# 题目 6｜技术领域：机器学习算法｜核心概念：逻辑回归｜难度：初级
- 题干：将逻辑回归用于多分类问题的常见方法是？
- 选项：
  - A. 使用 Softmax（多项逻辑回归）或一对多（One-vs-Rest）策略（正确）
  - B. 将阈值从 0.5 改为多个不同的值
  - C. 改用 KNN 分类器
  - D. 先做 PCA 再二分类
- 技术解析：
  - 正确答案：多项逻辑回归（Softmax）直接建模多类概率；或用一对多策略训练多个二分类器并综合决策。
  - 常见误解：
    - B：多个阈值不能自然扩展到多类概率一致性。
    - C：这是更换模型，不是逻辑回归的扩展方式。
    - D：PCA 是降维方法，不是多分类机制。
- 知识点标签：多分类扩展；Softmax；一对多策略；概率一致性

# 数据预处理 · 特征工程 · 中级选择题

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## 编号：Q1
- 基本信息：主题—数值特征缩放；适用场景—基于距离的算法与降维

### 题干
在一个包含不同量纲的数值特征的数据集中，计划同时使用KNN分类器和PCA进行降维。数据中存在少量异常点（非极端）。以下哪种缩放策略更为合适？

### 选项
- A. 不做缩放，让模型自行适应
- B. 使用标准化（StandardScaler，零均值、单位方差）
- C. 使用MinMax缩放将所有特征压到[0,1]
- D. 对每个样本做L2归一化（按行归一化）

正确答案：B

### 技术解析
- 选择标准化的原因：KNN依赖欧氏距离，PCA依赖协方差矩阵，未缩放的特征会因量纲不同导致距离与主成分受某些特征主导。标准化将各特征调整到零均值、单位方差，通常更稳健地服务于KNN与PCA。
- 错误项解析：
  - A 不缩放：量纲差异会破坏距离计算与PCA结果。
  - C MinMax对异常值敏感（极值决定缩放区间），在存在异常点时可能拉伸缩放，不如标准化稳健。
  - D 按行归一化改变每个样本的整体尺度，适用于文本TF-IDF等向量，但不适合作为数值特征的全局缩放替代。

难度级别：中级  
知识点标签：数据预处理，特征缩放，KNN，PCA

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## 编号：Q2
- 基本信息：主题—类别特征编码；适用模型—线性回归

### 题干
对于包含50个州名的高基数类别特征，在使用线性回归时应采用哪种编码方式以避免“虚拟变量陷阱”（完全多重共线性）？

### 选项
- A. 直接标签编码（LabelEncoder）
- B. 序数编码（OrdinalEncoder）并按字母顺序赋值
- C. One-Hot编码并丢弃一个参考类别（drop='first'）
- D. 目标编码（Target Encoding）使用全数据均值

正确答案：C

### 技术解析
- 选择C的原因：One-Hot编码为线性模型提供可解释的类别效应，丢弃一个参考类别可避免因列线性依赖导致的多重共线性（虚拟变量陷阱）。
- 错误项解析：
  - A 标签编码为类别引入无意义的数值顺序，在线性模型中会被误解为线性关系。
  - B 序数编码同样引入人为次序，不适合无序类别。
  - D 用全数据均值做目标编码存在严重的目标泄漏，应在交叉验证内、仅用训练折数据进行，且此处线性回归更推荐One-Hot。

难度级别：中级  
知识点标签：特征工程，类别编码，线性模型，多重共线性

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## 编号：Q3
- 基本信息：主题—目标泄漏防控；适用场景—目标编码

### 题干
在对高基数类别特征进行目标编码时，下列做法哪项是正确且能够有效避免目标泄漏？

### 选项
- A. 在全数据上计算每个类别的目标均值，再划分训练/测试集
- B. 仅在训练集上计算目标均值，然后直接应用到测试集
- C. 在交叉验证过程中，按折叠仅用当前训练折数据计算类别均值，并对验证折使用相应均值
- D. 使用K折交叉验证计算均值，但在每折计算时仍包含验证折数据

正确答案：C

### 技术解析
- 选择C的原因：折内计算、折间应用的方案保证验证/测试数据的目标信息不被编码学习，从而避免泄漏。可结合平滑、噪声注入进一步稳健。
- 错误项解析：
  - A 先用全数据计算均值再切分是典型泄漏。
  - B 虽然只用训练集，但没有在CV内分折，会在模型选择/调参阶段产生偏乐观评估。
  - D 在每折计算中包含验证折仍然泄漏验证目标信息。

难度级别：中级  
知识点标签：数据泄漏，目标编码，交叉验证

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## 编号：Q4
- 基本信息：主题—交互特征；适用模型—线性/广义线性模型

### 题干
若线性模型在当前特征下表现欠佳，怀疑存在特征间的乘性关系，以下哪种策略更合适以提升模型表现并控制过拟合？

### 选项
- A. 使用PCA替代线性模型
- B. 添加所有二次项（平方）但不进行正则化
- C. 使用核技巧将线性模型变为非线性模型（不改变特征）
- D. 生成仅交互项的多项式特征（interaction_only=True），并配合L1/L2正则化

正确答案：D

### 技术解析
- 选择D的原因：交互项明确建模特征间的乘性关系；L1/L2正则化可抑制过拟合、进行特征选择或收缩。相比直接加所有二次项更聚焦于交互。
- 错误项解析：
  - A PCA是无监督降维，不一定捕获预测目标相关的交互关系。
  - B 无正则化在高维下易过拟合。
  - C 核技巧通常用于SVM等模型，不是线性回归的常规手段，且不直观解释交互。

难度级别：中级  
知识点标签：特征工程，交互项，多项式特征，正则化

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## 编号：Q5
- 基本信息：主题—缺失值处理；数据特性—偏态分布且缺失可能有信息

### 题干
数值特征呈强偏态分布，且缺失值可能与目标相关（缺失本身携带信息）。以下最合理的处理方式是？

### 选项
- A. 使用均值填充
- B. 使用众数填充
- C. 使用中位数填充，并添加缺失指示（missing indicator）特征
- D. 直接删除含缺失的样本

正确答案：C

### 技术解析
- 选择C的原因：中位数对偏态更稳健；缺失指示让模型利用“缺失”这一潜在信息。树模型尤其可以利用该指示变量。
- 错误项解析：
  - A 均值受偏态和异常值影响较大。
  - B 众数主要适用于类别数据，不适合数值型。
  - D 删除样本可能引入偏倚并损失信息。

难度级别：中级  
知识点标签：缺失值处理，偏态，稳健统计，特征工程

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## 编号：Q6
- 基本信息：主题—时间/周期特征编码；场景—小时、星期等周期变量

### 题干
对于“小时（0–23）”这类周期性变量，哪种编码能最好地反映其环状结构并避免在0与23之间产生人为的远距离？

### 选项
- A. 直接保留整数并标准化
- B. One-Hot编码
- C. 使用正弦/余弦的环形编码（sin/cos）
- D. MinMax缩放到[0,1]

正确答案：C

### 技术解析
- 选择C的原因：sin/cos编码将周期映射到单位圆，保持邻近性（23与0相近），适合学习周期模式。
- 错误项解析：
  - A、D 线性映射无法表达周期邻近性。
  - B One-Hot丢失连续周期信息，参数维度大。

难度级别：中级  
知识点标签：时间特征，周期编码，特征工程

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## 编号：Q7
- 基本信息：主题—特征选择（过滤法）；目标类型—二分类

### 题干
在进行过滤法特征选择时，为了更好地发现与二分类目标的非线性关联，以下哪种度量更合适？

### 选项
- A. 皮尔逊相关系数（Pearson）
- B. 斯皮尔曼秩相关（Spearman）
- C. 互信息（Mutual Information）
- D. 方差筛选（Variance Threshold）

正确答案：C

### 技术解析
- 选择C的原因：互信息可捕捉更一般的依赖关系（包括非线性），适用于分类目标与数值/类别特征。需在训练集上估计以避免泄漏。
- 错误项解析：
  - A Pearson只衡量线性关系。
  - B Spearman衡量单调关系，但对复杂非线性（非单调）不敏感。
  - D 方差筛选只基于特征自身分布，不考虑与目标的关联。

难度级别：中级  
知识点标签：特征选择，过滤法，互信息，非线性关系

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## 编号：Q8
- 基本信息：主题—预处理管道与数据泄漏；框架—scikit-learn思维

### 题干
为了避免数据泄漏，以下关于缩放与模型训练的流程哪项表述是正确的？

### 选项
- A. 先在全数据上拟合缩放器，再划分训练/测试集
- B. 划分训练/测试集后，在训练集上拟合缩放器，并仅将变换应用到测试集
- C. 在交叉验证中，每次划分都应仅用当前训练折拟合缩放器，并应用到当前验证折
- D. 为避免泄漏，在测试集上也单独拟合一个缩放器

正确答案：C

### 技术解析
- 选择C的原因：预处理应嵌入到交叉验证流程（如Pipeline或ColumnTransformer中），每折仅用训练折拟合，再作用于验证折，最终对测试集亦仅用“用训练集拟合”的变换。
- 错误项解析：
  - A 在全数据上拟合缩放器是泄漏的来源。
  - B 虽然只用训练集拟合缩放器，但若进行模型选择/调参，应在CV内重复此过程，不能跳过。
  - D 在测试集上拟合缩放器不可取，测试集应模拟真实未见数据，仅接受训练集学习到的变换。

难度级别：中级  
知识点标签：数据预处理，Pipeline，交叉验证，数据泄漏

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以上题目均围绕数据预处理与特征工程核心概念设计，难度为中级，适合课程考核、企业培训与在线评估使用。

1) 题目编号：CV-01（技术领域：模型评估｜核心概念：交叉验证）
- 题干：在需要同时进行超参数调优与泛化性能估计的情况下，以下哪种流程能够在不引入信息泄漏的前提下，给出近似无偏的泛化性能估计？
- 选项：
  A. 先用K折交叉验证在全数据上寻找最佳超参数，再将同一套K折的平均得分作为最终泛化性能估计。
  B. 嵌套交叉验证：外层划分用于性能估计，内层在每个外层训练折上调参；最终报告外层测试折上的平均得分。
  C. 在全体训练集上进行网格搜索并使用早停，然后用一次留出验证集估计性能。
  D. 使用重复K折交叉验证进行调参，再将重复验证折的平均得分作为最终性能。
- 正确答案：B
- 技术解析：
  - B正确：嵌套交叉验证通过外层折严格隔离测试数据，仅用外层测试折做最终评估，内层折专用于调参，避免因“在同一验证集上调参并评估”导致的乐观偏差，是公认的近似无偏流程。
  - A错误：用同一套折既调参又评估，评估结果对超参数选择“过拟合”，产生乐观偏差。
  - C错误：单次留出验证对划分敏感，且在调参后用同一验证集估计性能仍可能偏乐观；不具备外层独立测试折的隔离性。
  - D错误：重复K折能平滑方差，但若用于调参且复用相同数据估计性能，仍存在选择性偏差。
- 难度级别：高级
- 知识点标签：嵌套交叉验证、模型选择偏差、信息泄漏、泛化误差估计

2) 题目编号：CV-02（技术领域：模型评估｜核心概念：交叉验证）
- 题干：对于具有强时间依赖和潜在概念漂移的时间序列预测任务，以下哪种交叉验证方案既能避免信息泄漏，又能合理评估随时间演化的性能？
- 选项：
  A. 随机K折交叉验证并进行分层（按月份分层）。
  B. 按时间顺序的滚动起点（rolling-origin）验证，使用递增训练窗口预测其后的一个或多个时间块。
  C. 将数据按天分组后做GroupKFold，但在每折内随机打乱时间顺序。
  D. 留一法（LOOCV），按单条样本依次留出作为测试。
- 正确答案：B
- 技术解析：
  - B正确：滚动起点/走向前验证保持时间因果顺序，训练集仅包含历史，验证集是未来，既避免信息泄漏又能评估随时间变化的表现。
  - A错误：随机打乱会将未来信息混入训练，破坏时间顺序，导致泄漏。
  - C错误：尽管按天分组，但随机打乱时间仍可能将未来信息泄漏到训练。
  - D错误：标准LOOCV不保持时序结构，尤其当特征包含跨样本统计（如标准化、平滑、滞后构造错误）时，会发生未来信息泄漏。
- 难度级别：高级
- 知识点标签：时间序列交叉验证、滚动验证、概念漂移、信息泄漏

3) 题目编号：CV-03（技术领域：模型评估｜核心概念：交叉验证）
- 题干：关于K折交叉验证估计量的偏差与方差，哪一项表述最为准确？
- 选项：
  A. 相比10折交叉验证，留一法（LOOCV）通常具有更低的方差，因为其训练集更大。
  B. 增大K总会同时降低估计的偏差和方差。
  C. 对于高方差学习器，留一法往往具有较低偏差但更高方差；重复K折可降低方差而不显著改变期望。
  D. Bootstrap .632估计器在任何情况下都比K折交叉验证更无偏。
- 正确答案：C
- 技术解析：
  - C正确：理论与经验均表明，LOOCV训练集接近全集，偏差低，但验证集极小且高度相关，导致估计方差高（对不稳定模型尤甚）。重复K折通过多次随机分割平均化，能降低方差，对期望（偏差）影响较小。
  - A错误：方差并不必然更低；对不稳定学习器，LOOCV的方差通常更高。
  - B错误：增大K通常降低偏差但可能提高方差；不存在“总会同时降低”的结论。
  - D错误：.632家族有其假设与适用范围，不保证在所有任务上比K折更无偏。
- 难度级别：高级
- 知识点标签：偏差-方差权衡、K值选择、LOOCV、重复交叉验证、.632自助法

4) 题目编号：CV-04（技术领域：模型评估｜核心概念：交叉验证）
- 题干：在每个受试者（Group）包含多条样本的场景（如每位患者多张图像），你希望在交叉验证中调参并评估，同时确保同一受试者的数据不会同时出现在训练与验证中。下列哪种方案最合适？
- 选项：
  A. 仅使用StratifiedKFold保证标签分布平衡，无需考虑Group。
  B. 使用GroupKFold作为外层评估；在每个外层训练折上再次使用GroupKFold进行内层调参；最终以外层测试折得分汇总。
  C. 先用随机K折在样本级别调参，之后再用GroupKFold评估一次。
  D. 使用RepeatedStratifiedKFold，并在每折内按受试者权重进行重采样。
- 正确答案：B
- 技术解析：
  - B正确：组级嵌套交叉验证确保同一受试者不会在同一折的训练与验证中出现，内外层均按Group划分，既避免泄漏又能进行稳健调参与评估。
  - A错误：分层只平衡标签，不阻止同一受试者跨训练/验证折出现，导致泄漏。
  - C错误：先用样本级随机折调参已发生泄漏，之后再评估无法弥补选择性偏差。
  - D错误：权重重采样不能从根本上阻止组跨折泄漏。
- 难度级别：高级
- 知识点标签：GroupKFold、嵌套交叉验证、组相关性、信息泄漏

5) 题目编号：CV-05（技术领域：模型评估｜核心概念：交叉验证）
- 题干：在使用梯度提升树（如 XGBoost/LightGBM）并启用早停进行超参数搜索与泛化评估时，以下哪种做法是正确且避免信息泄漏的？
- 选项：
  A. 在外层交叉验证的测试折上同时用于早停监控和最终评分，以确定最佳迭代数并评估性能。
  B. 在每个外层训练折上进行内层交叉验证或留出验证，用于早停与超参数搜索；外层测试折仅用于最终评估；若在外层需要重训，可用内层确定的最佳迭代数或在外层训练折上再次用早停确定。
  C. 先在全体数据上使用内置交叉验证（cv=nfold）确定最佳迭代数，然后用K折交叉验证评估性能。
  D. 固定全数据20%作为早停监控集，并在所有外层折中共用该集合以降低方差。
- 正确答案：B
- 技术解析：
  - B正确：早停属于模型选择的一部分，必须在外层训练数据内部完成（内层CV或留出），外层测试折仅做一次性评估，避免泄漏。外层重训时可采用内层选择的迭代数或在外层训练折上再次早停（不接触外层测试折）。
  - A错误：将外层测试折用于早停即把评估集当开发集，信息泄漏。
  - C错误：在全体数据上先行确定迭代数再评估，相当于使用了评估数据进行开发，存在偏倚。
  - D错误：共用固定监控集跨外层折，本质上把同一验证集反复用于模型选择和评估，造成泄漏与偏倚累积。
- 难度级别：高级
- 知识点标签：早停、嵌套交叉验证、模型选择偏差、梯度提升、评估隔离原则