智能出行中的大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)模型考核試卷

智能出行中的大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)模型考核試卷考生姓名：答題日期：得分：判卷人：

本次考核旨在評(píng)估考生對(duì)智能出行領(lǐng)域大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)模型的理解和應(yīng)用能力，包括模型構(gòu)建、數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征工程、模型選擇與優(yōu)化等方面。

一、單項(xiàng)選擇題（本題共30小題，每小題0.5分，共15分，在每小題給出的四個(gè)選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)是符合題目要求的）

1.智能出行大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)模型中，下列哪個(gè)不是常用的數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟？（）

A.缺失值處理

B.異常值處理

C.特征編碼

D.數(shù)據(jù)歸一化

2.在進(jìn)行大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)模型特征工程時(shí)，以下哪種方法不是特征選擇的方法？（）

A.相關(guān)系數(shù)法

B.遞歸特征消除法

C.主成分分析

D.支持向量機(jī)

3.下列哪項(xiàng)不是時(shí)間序列數(shù)據(jù)分析中常用的分解方法？（）

A.加法分解

B.乘法分解

C.對(duì)數(shù)分解

D.指數(shù)分解

4.在構(gòu)建智能出行預(yù)測(cè)模型時(shí)，以下哪種模型不適合處理非線(xiàn)性關(guān)系？（）

A.支持向量機(jī)

B.決策樹(shù)

C.隨機(jī)森林

D.線(xiàn)性回歸

5.以下哪個(gè)不是評(píng)估預(yù)測(cè)模型性能的常用指標(biāo)？（）

A.準(zhǔn)確率

B.召回率

C.F1分?jǐn)?shù)

D.均方誤差

6.在進(jìn)行大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)模型訓(xùn)練時(shí)，以下哪種方法不是過(guò)擬合的應(yīng)對(duì)策略？（）

A.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)

B.減少模型復(fù)雜度

C.使用交叉驗(yàn)證

D.增加正則化項(xiàng)

7.以下哪種數(shù)據(jù)可視化方法最適合展示出行高峰時(shí)段的分布？（）

A.散點(diǎn)圖

B.餅圖

C.時(shí)間序列圖

D.熱力圖

8.在構(gòu)建智能出行預(yù)測(cè)模型時(shí)，以下哪種方法不是特征提取的方法？（）

A.K最近鄰

B.邏輯回歸

C.主成分分析

D.自編碼器

9.以下哪項(xiàng)不是時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型中常用的自回歸項(xiàng)數(shù)？（）

A.AR(1)

B.AR(2)

C.MA(1)

D.ARIMA

10.在進(jìn)行大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)模型訓(xùn)練時(shí)，以下哪種方法不是提高模型泛化能力的策略？（）

A.數(shù)據(jù)增強(qiáng)

B.特征選擇

C.增加正則化

D.減少訓(xùn)練數(shù)據(jù)

11.以下哪種模型不屬于集成學(xué)習(xí)方法？（）

A.隨機(jī)森林

B.支持向量機(jī)

C.AdaBoost

D.XGBoost

12.在構(gòu)建智能出行預(yù)測(cè)模型時(shí)，以下哪種方法不是處理類(lèi)別不平衡問(wèn)題的策略？（）

A.重采樣

B.特征選擇

C.類(lèi)別權(quán)重調(diào)整

D.使用平衡數(shù)據(jù)集

13.以下哪種模型不屬于深度學(xué)習(xí)模型？（）

A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

B.遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

C.決策樹(shù)

D.支持向量機(jī)

14.在進(jìn)行大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)模型特征工程時(shí)，以下哪種方法不是特征提取的方法？（）

A.特征選擇

B.特征編碼

C.主成分分析

D.數(shù)據(jù)歸一化

15.以下哪個(gè)不是評(píng)估預(yù)測(cè)模型性能的常用指標(biāo)？（）

A.準(zhǔn)確率

B.召回率

C.F1分?jǐn)?shù)

D.均方誤差

16.在構(gòu)建智能出行預(yù)測(cè)模型時(shí)，以下哪種模型不適合處理非線(xiàn)性關(guān)系？（）

A.支持向量機(jī)

B.決策樹(shù)

C.隨機(jī)森林

D.線(xiàn)性回歸

17.以下哪種數(shù)據(jù)可視化方法最適合展示出行高峰時(shí)段的分布？（）

A.散點(diǎn)圖

B.餅圖

C.時(shí)間序列圖

D.熱力圖

18.在進(jìn)行大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)模型訓(xùn)練時(shí)，以下哪種方法不是過(guò)擬合的應(yīng)對(duì)策略？（）

A.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)

B.減少模型復(fù)雜度

C.使用交叉驗(yàn)證

D.增加正則化項(xiàng)

19.以下哪種模型不屬于集成學(xué)習(xí)方法？（）

A.隨機(jī)森林

B.支持向量機(jī)

C.AdaBoost

D.XGBoost

20.在構(gòu)建智能出行預(yù)測(cè)模型時(shí)，以下哪種方法不是處理類(lèi)別不平衡問(wèn)題的策略？（）

A.重采樣

B.特征選擇

C.類(lèi)別權(quán)重調(diào)整

D.使用平衡數(shù)據(jù)集

21.以下哪種模型不屬于深度學(xué)習(xí)模型？（）

A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

B.遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

C.決策樹(shù)

D.支持向量機(jī)

22.在進(jìn)行大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)模型特征工程時(shí)，以下哪種方法不是特征提取的方法？（）

A.特征選擇

B.特征編碼

C.主成分分析

D.數(shù)據(jù)歸一化

23.以下哪個(gè)不是評(píng)估預(yù)測(cè)模型性能的常用指標(biāo)？（）

A.準(zhǔn)確率

B.召回率

C.F1分?jǐn)?shù)

D.均方誤差

24.在構(gòu)建智能出行預(yù)測(cè)模型時(shí)，以下哪種模型不適合處理非線(xiàn)性關(guān)系？（）

A.支持向量機(jī)

B.決策樹(shù)

C.隨機(jī)森林

D.線(xiàn)性回歸

25.以下哪種數(shù)據(jù)可視化方法最適合展示出行高峰時(shí)段的分布？（）

A.散點(diǎn)圖

B.餅圖

C.時(shí)間序列圖

D.熱力圖

26.在進(jìn)行大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)模型訓(xùn)練時(shí)，以下哪種方法不是過(guò)擬合的應(yīng)對(duì)策略？（）

A.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)

B.減少模型復(fù)雜度

C.使用交叉驗(yàn)證

D.增加正則化項(xiàng)

27.以下哪種模型不屬于集成學(xué)習(xí)方法？（）

A.隨機(jī)森林

B.支持向量機(jī)

C.AdaBoost

D.XGBoost

28.在構(gòu)建智能出行預(yù)測(cè)模型時(shí)，以下哪種方法不是處理類(lèi)別不平衡問(wèn)題的策略？（）

A.重采樣

B.特征選擇

C.類(lèi)別權(quán)重調(diào)整

D.使用平衡數(shù)據(jù)集

29.以下哪種模型不屬于深度學(xué)習(xí)模型？（）

A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

B.遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

C.決策樹(shù)

D.支持向量機(jī)

30.在進(jìn)行大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)模型特征工程時(shí)，以下哪種方法不是特征提取的方法？（）

A.特征選擇

B.特征編碼

C.主成分分析

D.數(shù)據(jù)歸一化

二、多選題（本題共20小題，每小題1分，共20分，在每小題給出的選項(xiàng)中，至少有一項(xiàng)是符合題目要求的）

1.以下哪些是智能出行大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)模型中常用的數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟？（）

A.數(shù)據(jù)清洗

B.數(shù)據(jù)集成

C.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換

D.數(shù)據(jù)歸一化

2.特征工程在智能出行大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)模型中的作用包括哪些？（）

A.提高模型準(zhǔn)確率

B.增加模型復(fù)雜度

C.降低過(guò)擬合風(fēng)險(xiǎn)

D.縮短訓(xùn)練時(shí)間

3.以下哪些是時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型中常用的模型類(lèi)型？（）

A.ARIMA

B.LSTM

C.Prophet

D.線(xiàn)性回歸

4.評(píng)估智能出行大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)模型性能時(shí)，以下哪些指標(biāo)是常用的？（）

A.準(zhǔn)確率

B.召回率

C.F1分?jǐn)?shù)

D.均方根誤差

5.以下哪些是處理類(lèi)別不平衡問(wèn)題的策略？（）

A.重采樣

B.特征選擇

C.類(lèi)別權(quán)重調(diào)整

D.使用平衡數(shù)據(jù)集

6.在構(gòu)建智能出行預(yù)測(cè)模型時(shí)，以下哪些是集成學(xué)習(xí)方法？（）

A.隨機(jī)森林

B.AdaBoost

C.XGBoost

D.決策樹(shù)

7.以下哪些是深度學(xué)習(xí)在智能出行預(yù)測(cè)模型中的應(yīng)用？（）

A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

B.遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

C.支持向量機(jī)

D.線(xiàn)性回歸

8.以下哪些是智能出行大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)模型中常用的特征提取方法？（）

A.主成分分析

B.邏輯回歸

C.K最近鄰

D.自編碼器

9.以下哪些是評(píng)估預(yù)測(cè)模型性能的交叉驗(yàn)證方法？（）

A.K折交叉驗(yàn)證

B.留一法

C.留出法

D.旋轉(zhuǎn)法

10.以下哪些是智能出行大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)模型中常用的異常值處理方法？（）

A.均值替換

B.中位數(shù)替換

C.線(xiàn)性插值

D.刪除異常值

11.以下哪些是智能出行大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)模型中常用的特征編碼方法？（）

A.獨(dú)熱編碼

B.LabelEncoding

C.MinMaxScaling

D.StandardScaling

12.以下哪些是智能出行大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)模型中常用的特征選擇方法？（）

A.相關(guān)系數(shù)法

B.遞歸特征消除法

C.主成分分析

D.信息增益

13.以下哪些是智能出行大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)模型中常用的過(guò)擬合應(yīng)對(duì)策略？（）

A.減少模型復(fù)雜度

B.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)

C.使用正則化

D.使用交叉驗(yàn)證

14.以下哪些是智能出行大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)模型中常用的數(shù)據(jù)可視化方法？（）

A.散點(diǎn)圖

B.餅圖

C.時(shí)間序列圖

D.熱力圖

15.以下哪些是智能出行大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)模型中常用的時(shí)間序列分解方法？（）

A.加法分解

B.乘法分解

C.對(duì)數(shù)分解

D.指數(shù)分解

16.以下哪些是智能出行大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)模型中常用的數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟？（）

A.數(shù)據(jù)清洗

B.數(shù)據(jù)集成

C.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換

D.數(shù)據(jù)歸一化

17.以下哪些是智能出行大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)模型中常用的特征工程方法？（）

A.特征選擇

B.特征編碼

C.特征提取

D.特征合成

18.以下哪些是智能出行大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)模型中常用的模型評(píng)估指標(biāo)？（）

A.準(zhǔn)確率

B.召回率

C.F1分?jǐn)?shù)

D.AUC

19.以下哪些是智能出行大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)模型中常用的集成學(xué)習(xí)方法？（）

A.隨機(jī)森林

B.AdaBoost

C.XGBoost

D.決策樹(shù)

20.以下哪些是智能出行大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)模型中常用的深度學(xué)習(xí)模型？（）

A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

B.遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

C.支持向量機(jī)

D.線(xiàn)性回歸

三、填空題（本題共25小題，每小題1分，共25分，請(qǐng)將正確答案填到題目空白處）

1.智能出行大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)模型中，數(shù)據(jù)預(yù)處理的第一步通常是______。

2.在特征工程中，為了減少數(shù)據(jù)維度，常常使用______方法。

3.時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型中，ARIMA模型由______、______、______三個(gè)部分組成。

4.評(píng)估預(yù)測(cè)模型性能的常用指標(biāo)之一是______，它用于衡量模型的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度。

5.處理類(lèi)別不平衡問(wèn)題時(shí)，可以通過(guò)______方法來(lái)增加少數(shù)類(lèi)的樣本權(quán)重。

6.在構(gòu)建智能出行預(yù)測(cè)模型時(shí)，常用的集成學(xué)習(xí)方法包括______、______和______。

7.深度學(xué)習(xí)中，用于處理序列數(shù)據(jù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是______。

8.特征編碼中，將類(lèi)別數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為數(shù)值的方法稱(chēng)為_(kāi)_____。

9.在時(shí)間序列分析中，用于衡量趨勢(shì)和季節(jié)性的方法是______。

10.在數(shù)據(jù)預(yù)處理中，用于處理缺失值的方法之一是______。

11.在特征工程中，用于識(shí)別和消除不相關(guān)特征的指標(biāo)是______。

12.在構(gòu)建智能出行預(yù)測(cè)模型時(shí)，為了防止過(guò)擬合，可以使用______方法。

13.智能出行大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)模型中，用于可視化時(shí)間序列數(shù)據(jù)的圖表是______。

14.在特征工程中，用于將數(shù)值特征縮放到相同尺度的方法是______。

15.智能出行大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)模型中，用于處理非線(xiàn)性關(guān)系的模型是______。

16.在數(shù)據(jù)預(yù)處理中，用于去除異常值的方法之一是______。

17.評(píng)估預(yù)測(cè)模型性能時(shí)，用于衡量模型在不同數(shù)據(jù)集上的穩(wěn)定性的指標(biāo)是______。

18.在特征工程中，用于識(shí)別重要特征的指標(biāo)是______。

19.智能出行大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)模型中，用于處理類(lèi)別不平衡問(wèn)題的集成學(xué)習(xí)方法是______。

20.在時(shí)間序列預(yù)測(cè)中，用于識(shí)別周期性的方法稱(chēng)為_(kāi)_____。

21.在構(gòu)建智能出行預(yù)測(cè)模型時(shí)，為了提高模型泛化能力，可以增加______。

22.特征工程中，用于將連續(xù)特征轉(zhuǎn)換為類(lèi)別特征的方法稱(chēng)為_(kāi)_____。

23.在智能出行大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)模型中，用于處理文本數(shù)據(jù)的模型是______。

24.智能出行大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)模型中，用于處理空間數(shù)據(jù)的模型是______。

25.在數(shù)據(jù)預(yù)處理中，用于處理異常值的方法之一是______。

一、單項(xiàng)選擇題（本題共30小題，每小題0.5分，共15分，在每小題給出的四個(gè)選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)是符合題目要求的）

1.以下哪種數(shù)據(jù)類(lèi)型不適合用于出行預(yù)測(cè)分析？（）

A.時(shí)間序列數(shù)據(jù)

B.地理位置數(shù)據(jù)

C.文本數(shù)據(jù)

D.圖像數(shù)據(jù)

2.在出行預(yù)測(cè)模型中，以下哪種方法不是特征選擇技術(shù)？（）

A.主成分分析

B.遞歸特征消除

C.相關(guān)性分析

D.決策樹(shù)

3.以下哪項(xiàng)不是時(shí)間序列數(shù)據(jù)分析中常用的分解方法？（）

A.加法分解

B.乘法分解

C.對(duì)數(shù)分解

D.指數(shù)分解

4.以下哪種模型在處理非線(xiàn)性關(guān)系時(shí)通常表現(xiàn)不佳？（）

A.支持向量機(jī)

B.決策樹(shù)

C.隨機(jī)森林

D.線(xiàn)性回歸

5.以下哪個(gè)不是評(píng)估預(yù)測(cè)模型性能的常用指標(biāo)？（）

A.準(zhǔn)確率

B.召回率

C.F1分?jǐn)?shù)

D.均方誤差

6.以下哪種方法不是過(guò)擬合的應(yīng)對(duì)策略？（）

A.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)

B.減少模型復(fù)雜度

C.使用交叉驗(yàn)證

D.減少正則化項(xiàng)

7.以下哪種數(shù)據(jù)可視化方法最適合展示出行高峰時(shí)段的分布？（）

A.散點(diǎn)圖

B.餅圖

C.折線(xiàn)圖

D.熱力圖

8.以下哪種模型不適合處理非線(xiàn)性關(guān)系？（）

A.邏輯回歸

B.線(xiàn)性回歸

C.決策樹(shù)

D.支持向量機(jī)

9.以下哪個(gè)不是評(píng)估預(yù)測(cè)模型性能的常用指標(biāo)？（）

A.準(zhǔn)確率

B.召回率

C.F1分?jǐn)?shù)

D.均方誤差

10.在進(jìn)行大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)模型訓(xùn)練時(shí)，以下哪種方法不是過(guò)擬合的應(yīng)對(duì)策略？（）

A.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)

B.減少模型復(fù)雜度

C.使用交叉驗(yàn)證

D.減少正則化項(xiàng)

11.以下哪種數(shù)據(jù)可視化方法最適合展示出行高峰時(shí)段的分布？（）

A.散點(diǎn)圖

B.餅圖

C.折線(xiàn)圖

D.熱力圖

12.以下哪種模型在處理非線(xiàn)性關(guān)系時(shí)通常表現(xiàn)不佳？（）

A.支持向量機(jī)

B.決策樹(shù)

C.隨機(jī)森林

D.線(xiàn)性回歸

13.以下哪個(gè)不是評(píng)估預(yù)測(cè)模型性能的常用指標(biāo)？（）

A.準(zhǔn)確率

B.召回率

C.F1分?jǐn)?shù)

D.均方誤差

14.在進(jìn)行大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)模型訓(xùn)練時(shí)，以下哪種方法不是過(guò)擬合的應(yīng)對(duì)策略？（）

A.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)

B.減少模型復(fù)雜度

C.使用交叉驗(yàn)證

D.減少正則化項(xiàng)

15.以下哪種數(shù)據(jù)可視化方法最適合展示出行高峰時(shí)段的分布？（）

A.散點(diǎn)圖

B.餅圖

C.折線(xiàn)圖

D.熱力圖

16.以下哪種模型在處理非線(xiàn)性關(guān)系時(shí)通常表現(xiàn)不佳？（）

A.支持向量機(jī)

B.決策樹(shù)

C.隨機(jī)森林

D.線(xiàn)性回歸

17.以下哪個(gè)不是評(píng)估預(yù)測(cè)模型性能的常用指標(biāo)？（）

A.準(zhǔn)確率

B.召回率

C.F1分?jǐn)?shù)

D.均方誤差

18.在進(jìn)行大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)模型訓(xùn)練時(shí)，以下哪種方法不是過(guò)擬合的應(yīng)對(duì)策略？（）

A.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)

B.減少模型復(fù)雜度

C.使用交叉驗(yàn)證

D.減少正則化項(xiàng)

19.以下哪種數(shù)據(jù)可視化方法最適合展示出行高峰時(shí)段的分布？（）

A.散點(diǎn)圖

B.餅圖

C.折線(xiàn)圖

D.熱力圖

20.以下哪種模型在處理非線(xiàn)性關(guān)系時(shí)通常表現(xiàn)不佳？（）

A.支持向量機(jī)

B.決策樹(shù)

C.隨機(jī)森林

D.線(xiàn)性回歸

五、主觀(guān)題（本題共4小題，每題5分，共20分）

1.請(qǐng)簡(jiǎn)述大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)模型在智能出行中的應(yīng)用場(chǎng)景及其重要性。

2.結(jié)合實(shí)際案例，分析在構(gòu)建智能出行大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)模型時(shí)，如何進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理和特征工程。

3.討論在智能出行大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)模型中，如何選擇合適的評(píng)估指標(biāo)，并解釋原因。

4.分析在智能出行大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)模型中，如何處理類(lèi)別不平衡問(wèn)題，并提出至少兩種解決方案。

六、案例題（本題共2小題，每題5分，共10分）

1.案例題：某城市交通管理部門(mén)希望利用大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)模型來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)一周的出行高峰時(shí)段，以?xún)?yōu)化公共交通資源的分配。請(qǐng)根據(jù)以下信息，設(shè)計(jì)一個(gè)智能出行大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)模型：

-已有歷史出行數(shù)據(jù)，包括出行時(shí)間、出行路線(xiàn)、交通工具類(lèi)型等。

-需要預(yù)測(cè)的指標(biāo)為高峰時(shí)段的出行人數(shù)。

-數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟包括數(shù)據(jù)清洗、缺失值處理、異常值處理等。

-特征工程步驟包括特征提取、特征選擇、特征編碼等。

-模型選擇考慮了時(shí)間序列模型和機(jī)器學(xué)習(xí)模型。

-評(píng)估模型性能的指標(biāo)為均方根誤差（RMSE）。

請(qǐng)簡(jiǎn)要描述你的模型設(shè)計(jì)思路，包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征工程、模型選擇和評(píng)估過(guò)程。

2.案例題：某智能出行平臺(tái)希望利用大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)模型來(lái)預(yù)測(cè)用戶(hù)出行目的地，以提高出行效率和服務(wù)質(zhì)量。請(qǐng)根據(jù)以下信息，設(shè)計(jì)一個(gè)智能出行目的地預(yù)測(cè)模型：

-用戶(hù)歷史出行數(shù)據(jù)，包括出行時(shí)間、出行路線(xiàn)、出行頻率等。

-用戶(hù)個(gè)人信息，如年齡、性別、職業(yè)等。

-需要預(yù)測(cè)的指標(biāo)為用戶(hù)的下一出行目的地。

-數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟包括數(shù)據(jù)清洗、缺失值處理、異常值處理等。

-特征工程步驟包括特征提取、特征選擇、特征編碼等。

-模型選擇考慮了基于內(nèi)容的推薦模型和協(xié)同過(guò)濾模型。

-評(píng)估模型性能的指標(biāo)為準(zhǔn)確率和召回率。

請(qǐng)簡(jiǎn)要描述你的模型設(shè)計(jì)思路，包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征工程、模型選擇和評(píng)估過(guò)程。

標(biāo)準(zhǔn)答案

一、單項(xiàng)選擇題

1.D

2.D

3.C

4.D

5.D

6.D

7.D

8.B

9.D

10.D

11.A

12.D

13.C

14.D

15.A

16.D

17.D

18.D

19.D

20.D

二、多選題

1.A,B,C,D

2.A,C,D

3.A,B,C

4.A,B,C,D

5.A,C,D

6.A,B,C,D

7.A,B,C

8.A,C,D

9.A,B,C,D

10.A,B,C,D

11.A,B,C,D

12.A,B,C,D

13.A,B,C,D

14.A,B,C,D

15.A,B,C,D

16.A,B,C,D

17