2025年智能樓宇管理師（高級(jí)）考試試卷：樓宇設(shè)備故障預(yù)測模型優(yōu)化實(shí)施案例考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、單項(xiàng)選擇題（本部分共20道題，每題2分，共40分。每題只有一個(gè)正確答案，請(qǐng)將正確答案的序號(hào)填在答題卡上。）1.在智能樓宇設(shè)備故障預(yù)測模型優(yōu)化實(shí)施過程中，以下哪項(xiàng)不是影響模型精度的主要因素？A.數(shù)據(jù)質(zhì)量B.模型算法C.網(wǎng)絡(luò)帶寬D.維護(hù)人員經(jīng)驗(yàn)2.當(dāng)智能樓宇設(shè)備故障預(yù)測模型在測試集上表現(xiàn)良好，但在實(shí)際應(yīng)用中效果不佳時(shí)，最可能的原因是？A.模型過擬合B.數(shù)據(jù)偏差C.算法選擇不當(dāng)D.預(yù)測周期過長3.在構(gòu)建智能樓宇設(shè)備故障預(yù)測模型時(shí)，以下哪種數(shù)據(jù)預(yù)處理方法最適合處理缺失值？A.刪除缺失值B.均值填充C.回歸填充D.K最近鄰填充4.在使用支持向量機(jī)（SVM）進(jìn)行智能樓宇設(shè)備故障預(yù)測時(shí)，核函數(shù)的選擇對(duì)模型性能有何影響？A.影響不大B.直接決定模型精度C.主要影響模型訓(xùn)練速度D.與特征工程無關(guān)5.在智能樓宇設(shè)備故障預(yù)測模型中，交叉驗(yàn)證的主要作用是？A.提高模型泛化能力B.減少模型訓(xùn)練時(shí)間C.增加模型參數(shù)D.優(yōu)化模型結(jié)構(gòu)6.當(dāng)智能樓宇設(shè)備故障預(yù)測模型在訓(xùn)練集上表現(xiàn)良好，但在測試集上表現(xiàn)較差時(shí)，最可能的原因是？A.模型欠擬合B.數(shù)據(jù)偏差C.過度訓(xùn)練D.預(yù)測周期過長7.在使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行智能樓宇設(shè)備故障預(yù)測時(shí)，以下哪種激活函數(shù)最適合輸出層？A.ReLUB.SigmoidC.TanhD.Softmax8.在智能樓宇設(shè)備故障預(yù)測模型中，特征工程的主要目的是？A.提高模型精度B.減少模型訓(xùn)練時(shí)間C.增加模型參數(shù)D.優(yōu)化模型結(jié)構(gòu)9.當(dāng)智能樓宇設(shè)備故障預(yù)測模型的預(yù)測結(jié)果與實(shí)際值偏差較大時(shí)，最可能的原因是？A.模型過擬合B.數(shù)據(jù)偏差C.算法選擇不當(dāng)D.預(yù)測周期過長10.在使用隨機(jī)森林進(jìn)行智能樓宇設(shè)備故障預(yù)測時(shí)，樹的數(shù)量對(duì)模型性能有何影響？A.影響不大B.直接決定模型精度C.主要影響模型訓(xùn)練速度D.與特征工程無關(guān)11.在智能樓宇設(shè)備故障預(yù)測模型中，集成學(xué)習(xí)的主要優(yōu)勢是？A.提高模型泛化能力B.減少模型訓(xùn)練時(shí)間C.增加模型參數(shù)D.優(yōu)化模型結(jié)構(gòu)12.當(dāng)智能樓宇設(shè)備故障預(yù)測模型的預(yù)測結(jié)果不穩(wěn)定時(shí)，最可能的原因是？A.模型過擬合B.數(shù)據(jù)偏差C.隨機(jī)性過大D.預(yù)測周期過長13.在使用梯度提升機(jī)（GBM）進(jìn)行智能樓宇設(shè)備故障預(yù)測時(shí)，學(xué)習(xí)率的選擇對(duì)模型性能有何影響？A.影響不大B.直接決定模型精度C.主要影響模型訓(xùn)練速度D.與特征工程無關(guān)14.在智能樓宇設(shè)備故障預(yù)測模型中，異常值處理的主要目的是？A.提高模型精度B.減少模型訓(xùn)練時(shí)間C.增加模型參數(shù)D.優(yōu)化模型結(jié)構(gòu)15.當(dāng)智能樓宇設(shè)備故障預(yù)測模型的預(yù)測結(jié)果存在偏差時(shí)，最可能的原因是？A.模型過擬合B.數(shù)據(jù)偏差C.算法選擇不當(dāng)D.預(yù)測周期過長16.在使用深度學(xué)習(xí)進(jìn)行智能樓宇設(shè)備故障預(yù)測時(shí)，以下哪種網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)最適合序列數(shù)據(jù)？A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）B.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）C.全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（FCN）D.深度信念網(wǎng)絡(luò)（DBN）17.在智能樓宇設(shè)備故障預(yù)測模型中，模型解釋性的主要目的是？A.提高模型精度B.增強(qiáng)模型可信度C.減少模型訓(xùn)練時(shí)間D.優(yōu)化模型結(jié)構(gòu)18.當(dāng)智能樓宇設(shè)備故障預(yù)測模型的預(yù)測結(jié)果存在噪聲時(shí)，最可能的原因是？A.模型過擬合B.數(shù)據(jù)偏差C.隨機(jī)性過大D.預(yù)測周期過長19.在使用長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）進(jìn)行智能樓宇設(shè)備故障預(yù)測時(shí)，記憶單元的主要作用是？A.提高模型精度B.增強(qiáng)模型記憶能力C.減少模型訓(xùn)練時(shí)間D.優(yōu)化模型結(jié)構(gòu)20.在智能樓宇設(shè)備故障預(yù)測模型中，模型調(diào)參的主要目的是？A.提高模型精度B.減少模型訓(xùn)練時(shí)間C.增加模型參數(shù)D.優(yōu)化模型結(jié)構(gòu)二、多項(xiàng)選擇題（本部分共10道題，每題3分，共30分。每題有多個(gè)正確答案，請(qǐng)將正確答案的序號(hào)填在答題卡上。）1.在智能樓宇設(shè)備故障預(yù)測模型優(yōu)化實(shí)施過程中，以下哪些因素會(huì)影響模型性能？A.數(shù)據(jù)質(zhì)量B.模型算法C.網(wǎng)絡(luò)帶寬D.維護(hù)人員經(jīng)驗(yàn)E.預(yù)測周期2.在構(gòu)建智能樓宇設(shè)備故障預(yù)測模型時(shí)，以下哪些數(shù)據(jù)預(yù)處理方法可以處理缺失值？A.刪除缺失值B.均值填充C.回歸填充D.K最近鄰填充E.數(shù)據(jù)插補(bǔ)3.在使用支持向量機(jī)（SVM）進(jìn)行智能樓宇設(shè)備故障預(yù)測時(shí)，以下哪些核函數(shù)可以提高模型性能？A.線性核B.多項(xiàng)式核C.RBF核D.sigmoid核E.交叉核4.在智能樓宇設(shè)備故障預(yù)測模型中，以下哪些方法可以提高模型泛化能力？A.數(shù)據(jù)增強(qiáng)B.正則化C.交叉驗(yàn)證D.早停E.特征選擇5.在使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行智能樓宇設(shè)備故障預(yù)測時(shí)，以下哪些激活函數(shù)可以用于隱藏層？A.ReLUB.SigmoidC.TanhD.SoftmaxE.LeakyReLU6.在智能樓宇設(shè)備故障預(yù)測模型中，以下哪些方法可以處理數(shù)據(jù)偏差？A.數(shù)據(jù)平衡B.重采樣C.權(quán)重調(diào)整D.偏差校正E.特征工程7.當(dāng)智能樓宇設(shè)備故障預(yù)測模型的預(yù)測結(jié)果與實(shí)際值偏差較大時(shí)，以下哪些原因可能導(dǎo)致這種情況？A.模型過擬合B.數(shù)據(jù)偏差C.算法選擇不當(dāng)D.預(yù)測周期過長E.隨機(jī)性過大8.在使用隨機(jī)森林進(jìn)行智能樓宇設(shè)備故障預(yù)測時(shí)，以下哪些參數(shù)可以調(diào)整以提高模型性能？A.樹的數(shù)量B.樹的深度C.分割標(biāo)準(zhǔn)D.樣本比例E.隨機(jī)性9.在智能樓宇設(shè)備故障預(yù)測模型中，以下哪些方法可以提高模型解釋性？A.特征重要性分析B.SHAP值C.LIMED.部分依賴圖E.索引分析10.在使用深度學(xué)習(xí)進(jìn)行智能樓宇設(shè)備故障預(yù)測時(shí)，以下哪些網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)可以處理序列數(shù)據(jù)？A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）B.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）C.全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（FCN）D.深度信念網(wǎng)絡(luò)（DBN）E.長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）三、判斷題（本部分共15道題，每題1分，共15分。請(qǐng)將正確答案的“√”填在答題卡上，錯(cuò)誤答案的“×”填在答題卡上。）1.在智能樓宇設(shè)備故障預(yù)測模型優(yōu)化實(shí)施過程中，數(shù)據(jù)質(zhì)量對(duì)模型性能的影響比模型算法更大?！?.當(dāng)智能樓宇設(shè)備故障預(yù)測模型的預(yù)測結(jié)果不穩(wěn)定時(shí)，增加預(yù)測周期可以有效改善這一問題?！?.在構(gòu)建智能樓宇設(shè)備故障預(yù)測模型時(shí)，刪除缺失值是一種簡單有效的數(shù)據(jù)預(yù)處理方法?！?.在使用支持向量機(jī)（SVM）進(jìn)行智能樓宇設(shè)備故障預(yù)測時(shí)，RBF核函數(shù)通常比線性核函數(shù)表現(xiàn)更好?！?.在智能樓宇設(shè)備故障預(yù)測模型中，交叉驗(yàn)證的主要目的是提高模型泛化能力?！?.當(dāng)智能樓宇設(shè)備故障預(yù)測模型的預(yù)測結(jié)果與實(shí)際值偏差較大時(shí)，增加模型參數(shù)可以有效改善這一問題?！?.在使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行智能樓宇設(shè)備故障預(yù)測時(shí)，ReLU激活函數(shù)最適合輸出層。×8.在智能樓宇設(shè)備故障預(yù)測模型中，特征工程的主要目的是提高模型精度?！?.當(dāng)智能樓宇設(shè)備故障預(yù)測模型的預(yù)測結(jié)果存在噪聲時(shí)，增加數(shù)據(jù)量可以有效改善這一問題。√10.在使用隨機(jī)森林進(jìn)行智能樓宇設(shè)備故障預(yù)測時(shí)，樹的數(shù)量越多，模型性能越好?！?1.在智能樓宇設(shè)備故障預(yù)測模型中，集成學(xué)習(xí)的主要優(yōu)勢是提高模型泛化能力?！?2.當(dāng)智能樓宇設(shè)備故障預(yù)測模型的預(yù)測結(jié)果不穩(wěn)定時(shí)，增加模型復(fù)雜度可以有效改善這一問題?！?3.在使用梯度提升機(jī)（GBM）進(jìn)行智能樓宇設(shè)備故障預(yù)測時(shí)，學(xué)習(xí)率越小，模型性能越好?！?4.在智能樓宇設(shè)備故障預(yù)測模型中，異常值處理的主要目的是提高模型精度?！?5.在使用深度學(xué)習(xí)進(jìn)行智能樓宇設(shè)備故障預(yù)測時(shí)，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）更適合處理序列數(shù)據(jù)?！了?、簡答題（本部分共5道題，每題5分，共25分。請(qǐng)將答案寫在答題卡上。）1.簡述在智能樓宇設(shè)備故障預(yù)測模型優(yōu)化實(shí)施過程中，數(shù)據(jù)質(zhì)量對(duì)模型性能的影響。在智能樓宇設(shè)備故障預(yù)測模型優(yōu)化實(shí)施過程中，數(shù)據(jù)質(zhì)量對(duì)模型性能的影響至關(guān)重要。高質(zhì)量的數(shù)據(jù)可以提供更準(zhǔn)確、更可靠的輸入，從而提高模型的預(yù)測精度和泛化能力。相反，低質(zhì)量的數(shù)據(jù)，如缺失值、異常值或噪聲，會(huì)導(dǎo)致模型性能下降，甚至產(chǎn)生誤導(dǎo)性的預(yù)測結(jié)果。因此，在模型優(yōu)化過程中，數(shù)據(jù)預(yù)處理和清洗是不可或缺的步驟，可以有效提高模型的性能和可靠性。2.簡述在使用支持向量機(jī)（SVM）進(jìn)行智能樓宇設(shè)備故障預(yù)測時(shí)，核函數(shù)的選擇對(duì)模型性能的影響。在使用支持向量機(jī)（SVM）進(jìn)行智能樓宇設(shè)備故障預(yù)測時(shí)，核函數(shù)的選擇對(duì)模型性能有顯著影響。不同的核函數(shù)可以映射數(shù)據(jù)到不同的特征空間，從而影響模型的分類能力。例如，線性核函數(shù)適用于線性可分的數(shù)據(jù)，多項(xiàng)式核函數(shù)和RBF核函數(shù)適用于非線性可分的數(shù)據(jù)。選擇合適的核函數(shù)可以提高模型的預(yù)測精度和泛化能力，而選擇不合適的核函數(shù)可能導(dǎo)致模型過擬合或欠擬合，從而影響模型的性能。3.簡述在智能樓宇設(shè)備故障預(yù)測模型中，集成學(xué)習(xí)的主要優(yōu)勢。在智能樓宇設(shè)備故障預(yù)測模型中，集成學(xué)習(xí)的主要優(yōu)勢是提高模型的泛化能力。集成學(xué)習(xí)通過結(jié)合多個(gè)模型的預(yù)測結(jié)果，可以有效減少單個(gè)模型的偏差和方差，從而提高模型的預(yù)測精度和穩(wěn)定性。常見的集成學(xué)習(xí)方法包括隨機(jī)森林、梯度提升機(jī)（GBM）和裝袋法（Bagging）等。集成學(xué)習(xí)不僅可以提高模型的性能，還可以增強(qiáng)模型的可解釋性，使預(yù)測結(jié)果更具可信度。4.簡述在使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行智能樓宇設(shè)備故障預(yù)測時(shí)，激活函數(shù)的選擇對(duì)模型性能的影響。在使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行智能樓宇設(shè)備故障預(yù)測時(shí)，激活函數(shù)的選擇對(duì)模型性能有顯著影響。激活函數(shù)為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引入了非線性，使模型能夠?qū)W習(xí)和模擬復(fù)雜的非線性關(guān)系。常見的激活函數(shù)包括ReLU、Sigmoid、Tanh等。ReLU激活函數(shù)在隱藏層中表現(xiàn)出色，可以有效提高模型的訓(xùn)練速度和性能；Sigmoid和Tanh激活函數(shù)適用于輸出層，可以產(chǎn)生概率輸出。選擇合適的激活函數(shù)可以提高模型的預(yù)測精度和泛化能力，而選擇不合適的激活函數(shù)可能導(dǎo)致模型訓(xùn)練困難或性能下降。5.簡述在智能樓宇設(shè)備故障預(yù)測模型中，異常值處理的主要目的。在智能樓宇設(shè)備故障預(yù)測模型中，異常值處理的主要目的是提高模型的精度和穩(wěn)定性。異常值是指數(shù)據(jù)集中與其他數(shù)據(jù)顯著不同的數(shù)據(jù)點(diǎn)，它們可能是由測量誤差、數(shù)據(jù)錄入錯(cuò)誤或其他原因引起的。異常值會(huì)對(duì)模型的訓(xùn)練和預(yù)測產(chǎn)生負(fù)面影響，導(dǎo)致模型性能下降或產(chǎn)生誤導(dǎo)性的預(yù)測結(jié)果。因此，在模型優(yōu)化過程中，異常值處理是不可或缺的步驟，可以有效提高模型的精度和穩(wěn)定性。常見的異常值處理方法包括刪除異常值、異常值平滑和異常值轉(zhuǎn)換等。本次試卷答案如下一、單項(xiàng)選擇題答案及解析1.C數(shù)據(jù)質(zhì)量、模型算法和模型調(diào)參都是影響模型精度的關(guān)鍵因素，但網(wǎng)絡(luò)帶寬主要影響模型訓(xùn)練速度而非精度。2.B模型在測試集上表現(xiàn)良好但在實(shí)際應(yīng)用中效果不佳，通常是因?yàn)閷?shí)際數(shù)據(jù)與測試數(shù)據(jù)存在偏差，導(dǎo)致泛化能力不足。3.DK最近鄰填充能利用周圍數(shù)據(jù)點(diǎn)的信息填充缺失值，更適合處理復(fù)雜的非線性關(guān)系。4.B核函數(shù)直接決定了SVM模型在特征空間中的分類邊界，對(duì)模型精度有決定性影響。5.A交叉驗(yàn)證通過多次訓(xùn)練和測試，可以有效評(píng)估模型的泛化能力，避免過擬合。6.A模型在訓(xùn)練集上表現(xiàn)良好但在測試集上表現(xiàn)差，典型癥狀是過擬合，模型對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)過度。7.DSoftmax函數(shù)適用于多分類問題的輸出層，輸出每個(gè)類別的概率。8.A特征工程通過選擇和轉(zhuǎn)換重要特征，可以直接提高模型的預(yù)測能力。9.B數(shù)據(jù)偏差會(huì)導(dǎo)致模型訓(xùn)練時(shí)學(xué)習(xí)到錯(cuò)誤的模式，從而在實(shí)際應(yīng)用中產(chǎn)生較大偏差。10.C隨機(jī)森林中樹的數(shù)量主要影響模型的穩(wěn)定性和訓(xùn)練時(shí)間，過多的樹會(huì)增加計(jì)算成本。11.A集成學(xué)習(xí)通過組合多個(gè)模型，可以有效降低單個(gè)模型的偏差和方差，提高泛化能力。12.C隨機(jī)性過大導(dǎo)致模型預(yù)測結(jié)果不穩(wěn)定，通常是因?yàn)槟Ｐ蛯?duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)過于敏感。13.B學(xué)習(xí)率過小會(huì)導(dǎo)致模型收斂速度過慢，過大則可能導(dǎo)致不收斂或震蕩。14.A異常值處理的主要目的是消除異常值對(duì)模型訓(xùn)練的負(fù)面影響，從而提高模型精度。15.B數(shù)據(jù)偏差是導(dǎo)致預(yù)測結(jié)果存在系統(tǒng)性偏差的常見原因，需要通過數(shù)據(jù)平衡或重采樣等方法解決。16.BRNN及其變體（如LSTM）通過記憶單元專門處理序列數(shù)據(jù)中的時(shí)間依賴關(guān)系。17.B模型解釋性幫助理解預(yù)測結(jié)果背后的原因，增強(qiáng)模型在現(xiàn)實(shí)場景中的可信度。18.C隨機(jī)性過大導(dǎo)致模型對(duì)噪聲敏感，預(yù)測結(jié)果不穩(wěn)定，需要通過增加數(shù)據(jù)量或正則化等方法緩解。19.BLSTM的記憶單元可以存儲(chǔ)長期依賴信息，增強(qiáng)模型對(duì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)的記憶能力。20.A模型調(diào)參通過調(diào)整參數(shù)優(yōu)化模型結(jié)構(gòu)，直接目標(biāo)是提高模型在未知數(shù)據(jù)上的預(yù)測精度。二、多項(xiàng)選擇題答案及解析1.ABDE數(shù)據(jù)質(zhì)量、模型算法、維護(hù)人員經(jīng)驗(yàn)和預(yù)測周期都會(huì)影響模型性能，網(wǎng)絡(luò)帶寬主要影響訓(xùn)練速度。2.ABCD數(shù)據(jù)插補(bǔ)是廣義概念，包含均值填充、回歸填充和KNN填充等具體方法。3.ABCD各種核函數(shù)都有其適用場景，線性核適用于線性可分?jǐn)?shù)據(jù)，其他核函數(shù)處理非線性關(guān)系。4.ABCDE數(shù)據(jù)增強(qiáng)、正則化、交叉驗(yàn)證、早停和特征選擇都是提高泛化能力的有效方法。5.ABCLeakyReLU是ReLU的改進(jìn)版，也常用于隱藏層，Softmax用于輸出層。6.ABCDE數(shù)據(jù)平衡、重采樣、權(quán)重調(diào)整、偏差校正和特征工程都是處理數(shù)據(jù)偏差的常用方法。7.ABCDE模型過擬合、數(shù)據(jù)偏差、算法選擇不當(dāng)、預(yù)測周期過長和隨機(jī)性過大都可能導(dǎo)致偏差。8.ABCDE樹的數(shù)量、深度、分割標(biāo)準(zhǔn)、樣本比例和隨機(jī)性都是影響隨機(jī)森林性能的關(guān)鍵參數(shù)。9.ABCDE特征重要性分析、SHAP值、LIME、部分依賴圖和索引分析都是提高模型解釋性的方法。10.BERNN和LSTM專門處理序列數(shù)據(jù)，CNN主要處理圖像數(shù)據(jù)，其他網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)不適用于序列數(shù)據(jù)。三、判斷題答案及解析1.×數(shù)據(jù)質(zhì)量對(duì)模型性能影響巨大，但模型算法的選擇同樣關(guān)鍵，兩者相互依存。2.×增加預(yù)測周期可能忽略短期波動(dòng)，反而降低預(yù)測精度，應(yīng)通過優(yōu)化模型而非延長周期解決。3.×刪除缺失值可能導(dǎo)致信息損失，均值填充等方法更常用，需根據(jù)數(shù)據(jù)特點(diǎn)選擇。4.√RBF核函數(shù)能處理復(fù)雜的非線性關(guān)系，通常比線性核表現(xiàn)更好，適合復(fù)雜數(shù)據(jù)集。5.√交叉驗(yàn)證通過多次訓(xùn)練評(píng)估，能有效避免過擬合，提高模型泛化能力。6.×增加參數(shù)可能導(dǎo)致過擬合，應(yīng)通過正則化等方法控制復(fù)雜度，而非盲目增加參數(shù)。7.×ReLU適用于隱藏層，輸出層通常使用Softmax或Sigmoid，具體選擇取決于任務(wù)類型。8.√特征工程通過優(yōu)化輸入數(shù)據(jù)，直接提升模型性能，是模型優(yōu)化的核心環(huán)節(jié)。9.√增加數(shù)據(jù)量可以稀釋噪聲影響，提高模型對(duì)真實(shí)模式的識(shí)別能力。10.×樹的數(shù)量過多會(huì)導(dǎo)致過擬合，應(yīng)通過交叉驗(yàn)證確定最佳樹數(shù)量，而非盲目增加。11.√集成學(xué)習(xí)通過組合多個(gè)模型，能有效降低偏差和方差，提高泛化能力。12.×增加模型復(fù)雜度可能導(dǎo)致過擬合，應(yīng)通過正則化等方法控制復(fù)雜度。13.×學(xué)習(xí)率過小收斂慢，過大可能導(dǎo)致不收斂，應(yīng)選擇合適的值平衡收斂速度和精度。14.×異常值處理主要目標(biāo)是提高模型泛化能力，而非單純提高精度。15.×CNN適用于圖像處理，RNN及其變體更適合處理序列數(shù)據(jù)，如時(shí)間序列預(yù)測。四、簡答題答案及解析1.數(shù)據(jù)質(zhì)量對(duì)模型性能影響極大，高質(zhì)量數(shù)據(jù)提供可靠輸入，提高預(yù)測精度和泛化能力。低質(zhì)量數(shù)據(jù)含缺失值、異常值或噪聲，會(huì)導(dǎo)致模型學(xué)習(xí)錯(cuò)誤模式，產(chǎn)生誤導(dǎo)性預(yù)測。預(yù)處理步驟如缺失值填充、異常值檢測和噪聲過濾能顯著提升模型性能。在智能樓宇場景中，傳感器數(shù)據(jù)可能存在采集誤差或設(shè)備故障，高質(zhì)量數(shù)據(jù)是準(zhǔn)確預(yù)測設(shè)備故障的前提。2.