ML 模型优化与评估测验
机器学习（ML）测验题
通过对机器学习教程系统地学习，相信你已全面掌握机器学习（ML）模型优化与评估知识点，为了巩固所学的内容，我们准备了一个小测验。
通过这个测验，您可以检验自己对机器学习（ML）的掌握程度，发现可能需要进一步巩固的地方。
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1. 在机器学习中，以下哪种方法常用于防止模型过拟合？
- 增加模型复杂度
- 正则化
- 减少训练数据
- 使用更多的特征
2. 以下哪种评估指标适用于分类问题？
- 均方误差
- 准确率
- 平均绝对误差
- R平方
3. 交叉验证的主要目的是什么？
- 减少训练时间
- 评估模型泛化能力
- 增加模型复杂度
- 优化特征选择
4. 以下哪种算法属于集成学习方法？
- 随机森林
- 逻辑回归
- K近邻
- 支持向量机
5. 在模型优化中，学习率的作用是什么？
- 增加训练数据量
- 控制参数更新步长
- 减少特征数量
- 提高模型复杂度
6. 以下哪种方法可以用于特征选择？
- 增加数据维度
- 递归特征消除
- 使用更多的训练数据
- 提高学习率
7. 在模型评估中，ROC曲线用于衡量什么？
- 回归误差
- 特征重要性
- 分类器性能
- 数据分布
8. 以下哪种方法可以用于处理类别不平衡问题？
- 过采样
- 增加模型层数
- 减少训练数据
- 提高学习率
9. 在深度学习中，Dropout的作用是什么？
- 加速训练
- 防止过拟合
- 增加特征数量
- 减少数据量
10. 以下哪种损失函数适用于二分类问题？
- 均方误差
- 交叉熵损失
- 平均绝对误差
- Huber损失
11. 在模型优化中，早停法（Early Stopping）的作用是什么？
- 加速训练
- 增加模型复杂度
- 防止过拟合
- 减少特征数量
12. 以下哪种方法可以用于降低模型的方差？
- 增加正则化
- 减少训练数据
- 提高学习率
- 增加模型层数